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J-GLOBAL ID：201502218583072522   整理番号：15A1012929

運転手支援と交通渋滞予測用リアルタイム車載カメラの設計と実施

Design and Implementation of Real-Time Vehicular Camera for Driver Assistance and Traffic Congestion Estimation

著者 (2件)： SON Sanghyun (Pusan National Univ., Busan, KOR) ,  BAEK Yunju (Pusan National Univ., Busan, KOR)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 15  号： 8  ページ： 20204-20231 (WEB ONLY)  発行年： 2015年08月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会の発展と共に,車両数が増し,道路状態が複雑と成り,交通事故のリスクが増している。従って,安全な車両制御と運転者の各種形式の提供するサービスが必要である。本研究では,リアルタイム交通情報システムとスマート運転者支援システム用スマートカメラの設計と実施を行った。スマート運転者支援システム用に市販の機器を採用した。そして画像認識を実行する為にコンピュータビジョンアルゴリズムを適用した。動的関心領域に適用のために,動的フレームスキップ法を採用し,リアルタイム運用が可能な様に並行処理を実施した。更に,交通情報を分析する事により渋滞を予測するモデルを設計し実行した。提案法の性能は,実道路環境の画像を使用して評価した。全ての提案法を適用において実施した時に,処理時間が15.4倍改善された事を見出した。更に,提案法を適用した時に,認識精度において僅かの変化或いは変化の無い事が実験により見出された。交通渋滞予測モデルの使用によって,提案モデルの平均誤差率は5.3%である事も分った。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *交通混雑 ,  運転者 ,  *運転支援システム ,  実時間処理 ,  交通事故 ,  安全対策 ,  交通情報 ,  画像認識 ,  コンピュータビジョン ,  アルゴリズム ,  予測モデル ,  マイクロプロセッサ ,  画像処理
準シソーラス用語： 運転者支援 ,  *車載カメラ ,  認識精度

分類 (4件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  電装品  (QG03070C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  撮像・録画装置  (ND12032E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 支援 ,  交通 ,  予測 ,  リアルタイム ,  車載カメラ ,  設計 ,  実施