Density Estimates in Cellular Automata Models of Pedestrian Dynamics
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F22%3A00364828" target="_blank" >RIV/68407700:21340/22:00364828 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-14926-9_24" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-031-14926-9_24</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-14926-9_24" target="_blank" >10.1007/978-3-031-14926-9_24</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Density Estimates in Cellular Automata Models of Pedestrian Dynamics
Popis výsledku v původním jazyce
Presented contribution deals with general concept of pedestrian density estimate appropriate even for cellular models of pedestrian dynamics. Using kernel approach, authors are able to cover multiple density estimate methods (e.g. point approximation, Voronoi approach) and to control required features by "blur" parameter. With respect to specific setting, final density can be smooth enough even for discreet lattice and still keep other requirements.
Název v anglickém jazyce
Density Estimates in Cellular Automata Models of Pedestrian Dynamics
Popis výsledku anglicky
Presented contribution deals with general concept of pedestrian density estimate appropriate even for cellular models of pedestrian dynamics. Using kernel approach, authors are able to cover multiple density estimate methods (e.g. point approximation, Voronoi approach) and to control required features by "blur" parameter. With respect to specific setting, final density can be smooth enough even for discreet lattice and still keep other requirements.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10102 - Applied mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
ISBN
978-3-031-14925-2
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
271-280
Název nakladatele
Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
Místo vydání
—
Místo konání akce
Geneva
Datum konání akce
12. 9. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000876374700024