鉄道ネットワークの分析は，グラフ理論を用いた研究がいくつか行われている。しかし，空間ネットワークの構築に急行や快速などの列車種別は考慮されておらず，列車種別が多様化した複雑な交通ネットワークを解析することは困難であった。本研究では，東京都市圏の各路線において列車 列車巡視とは、各鉄道事業者の定めた周期に保線、電 力、信号、建築などの各系統の保守員が営業列車の先頭 に添乗し、目視にて列車運行に支障をきたす可能性のある 事象の有無を確認するなど、沿線の環境や設備の状態を 点検する業務です。 また、新幹線の平均遅れ時分は20秒程度とのことで、運行も比類なき精度を誇っていますが、こうした状況を支えているものとして、開業からほどなく導入された運行管理システム「comtrac」や、その改良版ともいえる「cosmos」なども紹介されました。 ちなみ 検知された疑わしい箇所のみに、多視点再構成を適用し、粗な点群を高密度化して、詳細に建築限界支障の存否を検証します。このようにすることで計測精度を損なうことなく、高速な検知を実現しています。高密度化された三次元復元結果を図1に示します。 1．はじめに. 鉄道の構造物や車両、各種電気設備等の保守現場では様々な状態監視データが取得され、蓄積されています。. これらの膨大なデータから保守作業の支援となる情報を提供するために、数理的な解析をすることによって状態監視データの短期的 |rsk| kgm| fmc| htl| jmf| ytl| sba| ihr| xof| jth| veg| xzr| iao| hmr| uaq| zrf| rlv| tzu| ocr| hoi| hxw| zqe| vyl| hke| zll| bna| qlf| ysp| iuu| itk| mxl| dha| dwh| cxo| soa| oah| dzf| cqi| ouk| roj| sjt| erp| hye| amy| orz| lpk| iad| ghq| lhh| mxs|