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J-GLOBAL ID：201702252259308892   整理番号：17A0432237

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認識のための短時間特徴量

Study on very short time feature quantities for the pedestrian recognition with cars using Multiple Frequency Stepped Radar with Complementary Phase Code and machine learning algorithms

著者 (5件)： 中村真帆 (電通大) ,  渡辺一宏 (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： 469(SANE2016 118-124)  ページ： 7-12  発行年： 2017年02月16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(complementary phase code)レーダによる極短時間(1CPI~30ms x 8CPI)の高分解能計測から車両及び歩行人物の認識技術の開発のために特徴量の検討を行ったので報告する。開発中の特定小電力規格である多周波ステップCPCレーダ計測により高分解能な距離速度マップが得られ,従来のレーダに比較して車両や歩行人物目標のより詳細な運動特徴や強度特徴を得ることができる。本研究では歩行人物目標及び車両目標の距離-速度マップ形状や強度分布等から複数の短時間特徴量を開発した。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などの応用が考えられる。(著者抄録)

シソーラス用語： *ITS【交通】 ,  *レーダ ,  符号化 ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン ,  *物体認識 ,  交通機関 ,  *特徴抽出 ,  短期
準シソーラス用語： 位相符号化 ,  *自動車用ミリ波レーダ ,  車両 ,  短時間 ,  *特徴量抽出 ,  歩行者認識

分類 (3件)： 都市交通  (TA01020W) ,  レーダ  (ND13010H) ,  電装品  (QG03070C)

引用文献 (12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,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.
• Victor C. Chen, The Micro-Doppler Effects in Radar,Artech House,2011.

タイトルに関連する用語 (9件)： 多周波 ,  CPC ,  レーダ ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  歩行 ,  人物認識 ,  短時間 ,  特徴量