Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
An Examination of the Effect of the Contextual UI Design Quality of Mobile Shopping Applications on the Loyalty of Users to the Applications Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hybrid Sensing and Behavior-Aware in Pedestrian Hazard Detection

verfasst von : Svetlana Kim, YongIk Yoon

Erschienen in: Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing

Verlag: Springer Singapore

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

The advances in multiple types of sensing technology, wireless communication, and context-aware services increase interest in the design and development of pedestrian behavior for hazard detection. This paper focuses on research of the hybrid sensing fusion approach that identifies behavior activities and provides behavior-aware alerts for safety to pedestrians. Hybrid sensing techniques use to integrate data gathered from several sensors and increase the reliability of the algorithm for identifying various activities. The main purpose of this paper is to present the overview of hybrid sensing and behavior-aware to apply for the pedestrian hazard detection.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Visualization Approach for R&D Monitoring – A Tracking of Research Contents Changes Perspective
Nächstes Kapitel Internet Articles Classification by Industry Types Based on TF-IDF
Literatur
1.
Tong, L., Song, Q., Ge, Y., Liu, M.: HMM-based human fall detection and prediction method using tri-axial accelerometer. IEEE Sens. J. 13(5), 1849–1856 (2013)CrossRef
2.
Aziza, O., Parkc, E.J., Morid, G., Robinovitch, S.N.: Distinguishing the causes of falls in humans using an array of wearable tri-axial accelerometers. Gait Posture 39, 506–512 (2014)CrossRef
3.
Bogomolov, A., Lepri, B., Pianesi, F.: Happiness recognition from mobile phone data. In: BioMedCom 2013 (2013)
4.
LiKamWa, R., Liu, Y., Lane, N.D., Zhong, L.: Can your smartphone infer your mood? In: PhoneSense Workshop (2011)
5.
Chittaranjan, G., Blom, J., Gatica-Perez, D.: Mining large-scale smartphone data for personality studies. Pers. Ubiquitous Comput. 17(3), 433–450 (2013)CrossRef
6.
Singh, V.K., Freeman, L., Lepri, B., Pentland, A.: Predicting spending behavior using socio-mobile features. In: BioMedCom 2013 (2013)
7.
Faetti, T., Paradiso, R.: A novel wearable system for elderly monitoring. Adv. Sci. Technol. 85, 17–22 (2013)CrossRef
8.
Pierleoni, P., Pernini, L., Belli, A., Palma, L.: An android-based heart monitoring system for the elderly and for patients with heart disease. Int. J. Telemed. Appl. 2014, 11 (2014)
9.
Zhou, P., Zheng, Y., Li, M.: How long to wait? Predicting bus arrival time with mobile phone based participatory sensing. In: MobiSys 2012 Proceedings of the 10th International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services (2012)
10.
Hoang, T., Nguyen, T., Luong, C., Do, S., Deokjai, C.: Adaptive cross-device gait recognition using a mobile accelerometer. J. Inf. Process. Syst. 9(2), 333 (2013)CrossRef
11.
Hall, L., Llinas, J.: An introduction to multisensor data fusion. Proc. IEEE 85, 6–23 (1997)CrossRef
12.
Pohl, C., Van Genderen, J.L.: Multisensor image fusion in remote sensing: concepts, methods and applications. Int. J. Remote Sens. 19, 823–854 (1998)CrossRef
13.
Ayu, M., Mantoro, T., Fariadi, A., Basamh, S.: Recognizing user activity based on accelerometer data from a mobile phone. In: 2011 IEEE Symposium on Computers & Informatics (ISCI), Kuala Lumpur (2011)
14.
Galvan-Tejada, C., Carrasco-Jimenez, J., Branea, R.: Location identification using a magnetic-field-based FFT signature. In: The 4th International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies (2013)
15.
Enzweiler, M., Gavrila, D.M.: Monocular pedestrian detection: survey and experiments. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 31(12), 2179–2195 (2009)CrossRef
16.
Geronimo, D., Lopez, A.M., Sappa, A.D., Graf, T.: Survey of pedestrian detection for advanced driver assistance systems. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 32(7), 1239–1258 (2010)CrossRef
17.
Metadaten
Titel
Hybrid Sensing and Behavior-Aware in Pedestrian Hazard Detection
verfasst von
Svetlana Kim
YongIk Yoon
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing

Print ISBN: 978-981-10-7604-6

Electronic ISBN: 978-981-10-7605-3

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7605-3_178

Neuer Inhalt

    Bildnachweise