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J-GLOBAL ID：201702234949637740   整理番号：17A1357033

サイクリスト経路予測を改善するための道路トポロジーを用いた【Powered by NICT】

Using road topology to improve cyclist path prediction

著者 (3件)： Pool Ewoud A. I. (Amsterdam Machine Learning Lab, University of Amsterdam, The Netherlands) ,  Kooij Julian F. P. (Intelligent Vehicles & CognitiveRobotics Group, Technical University Delft, The Netherlands) ,  Gavrila Dariu M. (Amsterdam Machine Learning Lab, University of Amsterdam, The Netherlands)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IV  ページ： 289-296  発行年： 2017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： 移動車両から得られた実世界トラックの自転車経路予測のための運動モデルを学習し,優れた予測分布を得るために地方道路トポロジーを利用することを提案した。トラックはサイクリストの検出のためのTsinghua Daimlerサイクリストベンチマークから抽出し,車両の自己運動のための補正した。トラックは,道路における局所曲線と交差空間的に整列した。Kalmanフィルタに基づく文献における経路予測のための標準的な手法だけでなく,接合での特定の道路方向に関連する特殊化したフィルタの混合物を調べた。著者らの実験は,正準方向に特化した運動モデルを混合の改良された予測精度(鋭いターンで20%まで),および道路トポロジーに事前知識を実証した。新しい軌道データは元のベンチマークの既存ビデオ,視差とアノテーションデータを補完し,公的に入手可能となるであろう。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： *道路 ,  録画装置 ,  地方道路 ,  *位相幾何学 ,  視差 ,  *サイクリスト ,  自転車 ,  Kalmanフィルタ ,  *予測 ,  ベンチマーク ,  フィルタ
準シソーラス用語： 事前知識 ,  予測精度 ,  運動モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  電装品  (QG03070C) ,  信号理論  (ND02020G) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： サイクリスト ,  経路 ,  予測 ,  道路 ,  トポロジー