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J-GLOBAL ID：201702264887725678   整理番号：17A0023359

中国FOTデータベースにおける事故の自動検出法の研究【Powered by NICT】

Automatic detection method research of incidents in China-FOT database

著者 (6件)： Xiaoyu Sun (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai, CO 201804 China) ,  Xichan Zhu (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai, CO 201804 China) ,  Kaiyuan Zhang (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai, CO 201804 China) ,  Lin Li (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai, CO 201804 China) ,  Zhixiong Ma (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai, CO 201804 China) ,  Dazhi Wang (SAIC Motor Technical Center, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ITSC  ページ： 754-759  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現場運転試験(FOT)または自然的運転研究(NDS)を進めている運転者支援システム(ADAS)と自然主義的な運転者行動を評価する必要がある。事故(衝突事象に関連した)衝突事故につながる可能性があるために,交通安全を改善するための事故に関連した研究を行う必要がある。これらの研究では大量のデータを収集し,多くの時間は危険な事故を抽出するために費やす必要があり,従って効率は極端に低かった。中国交通と運転者挙動の特性に応じて危険な事故を検出するための自動化された方法は,中国FOTデータベースをフィルタリングするために本論文で提案した。この方法ではこの方法の偽陰性率は最初に減少し,偽陽性率は,車両動力学パラメータに基づくファジィ総合評価法により減少した。危険な事故の検出効率はこの方法で大きく改善された。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自動化 ,  フィルタリング ,  運転試験 ,  *中華人民共和国 ,  検出効率 ,  交通安全 ,  *データベース
準シソーラス用語： 偽陽性率 ,  偽陰性率 ,  衝突事故 ,  運転者行動 ,  運転者支援システム ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 中国 ,  データベース ,  事故 ,  自動検出 ,  研究