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J-GLOBAL ID：201802218288621211   整理番号：18A1810761

計算知能アルゴリズムに基づく運転者の注意散漫検出と評価法の強化【JST・京大機械翻訳】

An Enhancement of the Driver Distraction Detection and Evaluation Method Based on Computational Intelligence Algorithms

著者 (4件)： Aksjonov Andrei (Innovation and Research S∨KODA AUTO a.s., Mlada ́ Boleslav, Czech Republic) ,  Nedoma Pavel (Innovation and Research S∨KODA AUTO a.s., Mlada ́ Boleslav, Czech Republic) ,  Vodovozov Valery (Department of Electrical Power Engineering and Mechatronics, Tallinn University of Technology, Estonia) ,  Petlenkov Eduard (Department of Electrical Power Engineering and Mechatronics, Tallinn University of Technology, Estonia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： INDIN  ページ： 201-206  発行年： 2018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： 運転者の安全性のためには,運転者の不注意が減少しないため,交通事故の数が減少しないので,運転者の安全性に対する基本的な問題である。本論文では,以前に提案されたドライバの混乱検出と評価方法論の強化について紹介した。この方法は,計算知能アルゴリズム:最近傍回帰によるドライバ性能予測アルゴリズムと知的ファジィ論理評価アルゴリズムから構成されている。改良により,運転者性能予測のための付加的変数と付加的性能ベース指標を導入した。新規性を検証するために,一連の30のドライバー-インザループ実験を,産業用車両シミュレータ上で提供した。これにおいて,車両搭載コンピュータとの相互作用を,不活発な活動として利用した。最後に,強化した方法を以前に記述したものと比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンピュータ ,  *アルゴリズム ,  相互作用 ,  カオス ,  交通事故 ,  ファジィ論理 ,  シミュレータ ,  *人工知能 ,  安全性
準シソーラス用語： 産業車両 ,  性能予測 ,  予測アルゴリズム ,  不注意 ,  評価法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 計算知能 ,  アルゴリズム ,  注意 ,  評価法 ,  強化