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J-GLOBAL ID：201702232476770118   整理番号：17A0539045

多周波ステップCPCレーダ及び機械学習アルゴリズムを用いた車両と歩行人物短時間特徴量と認識評価

Evaluations of very short time feature quantities for the pedestrian recognition with cars using Multiple Frequency Stepped Radar with Complementary Phase Code and machine learning algorisms-The Format of Technical Report-

著者 (4件)： 中村真帆 (電通大) ,  秋田学 (電通大) ,  渡辺優人 (電通大) ,  稲葉敬之 (電通大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 502(ITS2016 77-91)  ページ： 37-42  発行年： 2017年02月28日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 多周波ステップCPCレーダによる極短時間(1CPI=約30ms,8CPI)の高分解能計測から得られる車両と歩行人物の短時間特徴量を開発し,機械学習アルゴリズム(サポートベクターマシン)を用いた認識システムとしての評価を行ったので報告する。歩行人物目標及び車両目標の距離-速度map形状や強度分布の違い等を用いて短時間特徴量を開発したところサポートベクターマシン(2次カーネル)を用いることで,実データに対する各条件の組み合わせにおいて98%以上となる高い識別率を確認した。本技術により,悪天候や暗闇等の環境変化に左右されずかつ動画等と比較して極短時間で計測を行える高分解能レーダを用いた歩行者と車両の分離認識が可能となることを示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *レーダ ,  EHF波 ,  *学習アルゴリズム ,  *検出 ,  *物体認識 ,  歩行者 ,  特徴抽出 ,  コンピュータビジョン ,  信号変調 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *ミリ波レーダ ,  *機械学習アルゴリズム ,  *歩行者検知 ,  *歩行者認識 ,  短時間特徴量 ,  車両検出 ,  多周波ステップCPC方式

分類 (4件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  レーダ  (ND13010H)

引用文献 (14件)：

• 渡辺,秋田,稲葉, 多周波ステップCPCレーダの提案と原理検証実験, 電気学会論文誌C, Vol.135, No.3, pp.285-291, 2015,
• 渡辺優人,稲葉敬之,坪田光,矢野公広, Development of Millimeter wave Radar using Stepped Multiple Frequency Complementary Phase Code Modulation, 17, 信学技報, SANE2011-81, 2011-10.
• Nello Cristianini, John Shawe-Taylor,大北剛(訳), サポートベクターマシン入門, 共立出版, 2005.
• C.M.ビショップ,元田 浩,栗田多喜夫,樋口智之,松本裕治,村田 昇(監訳), パターン認識と機械学習 上,下, 丸善出版, 2012.
• 秋田 学,太田裕也,渡辺優人,稲葉敬之, 多周波ステップCPC方式とパルス圧縮方式の探知距離性能比較実験, 電子情報通信学会技術研究報告. SANE, 宇宙・航行エレクトロニクス, SANE2016-49 (2016,10).

タイトルに関連する用語 (10件)： 多周波 ,  CPC ,  レーダ ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  歩行 ,  人物 ,  短時間 ,  特徴量 ,  評価