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J-GLOBAL ID：201702247040703615   整理番号：17A0757235

CNNを用いた車両検出に基づく前面衝突警報【Powered by NICT】

Front collision warning based on vehicle detection using CNN

著者 (3件)： Pyo Junghwan (Dpt. of Electronics and Communications Engineering, Kwangwoon Univ., Seoul, Korea) ,  Bang Jiwon (Dpt. of Electronics and Communications Engineering, Kwangwoon Univ., Seoul, Korea) ,  Jeong Yongjin (Dpt. of Electronics and Communications Engineering, Kwangwoon Univ., Seoul, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISOCC  ページ： 163-164  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： フロント衝突警報(FCW)は先進運転者支援システム(ADAS)の臨界安全性機能である。最近,単眼カメラ画像処理を用いたFCWシステムに関連した多くの研究を紹介した。本論文では,分類器としての畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた車両検出に基づく道路環境のためのFCWシステムを提案した。適応関心領域(ROI)は,システムの速度と検出性能を向上させるための車線検出を用いて設定した。検出された車両と車両の位置の車線幅の間の比を計算することにより,車両間の距離と前面で検出された車両を測定した。衝突までの時間(TTC)は衝突警報指標として使用されている。道路環境で採取したFHD(1920×1080)ブラックボックスカメラ画像に対して,提案したCNNの検出率は99.1%であり,システムの実行時間は,フレーム当たり19.8msであった。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： 指標 ,  臨界安全 ,  ブラックボックス ,  畳込み ,  *警報 ,  画像処理 ,  写真像 ,  ニューラルネットワーク ,  単眼カメラ ,  運転者支援システム
準シソーラス用語： 検出率 ,  車線検出 ,  関心領域 ,  道路環境 ,  *車両検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  車両検出 ,  前面衝突 ,  警報