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J-GLOBAL ID：201902221674695280   整理番号：19A2878609

V2V通信によるブラインドスポットにおける歩行者検出のための人物再同定【JST・京大機械翻訳】

Person ReIDentification for Detection of Pedestrians in Blind Spots through V2V Communications

著者 (4件)： Asano Kou (Kobe University,Graduate School of Science, Technology and Innovation,Japan) ,  Enami Naoko (Mukogawa Women’s University,Graduate School of Human Environmental Sciences,Japan) ,  Kamada Tomio (Kobe University,Graduate School of System Informatics,Japan) ,  Ohta Chikara (Kobe University,Graduate School of Science, Technology and Innovation,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ITSC  ページ： 764-770  発行年： 2019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： ブラインドスポットからジャンプする歩行者による交通事故は,可能な限り防止されることが期待される。このために,近隣車両の間の歩行者情報の共有は,ブラインドスポットにおける歩行者の認識のための車両にとって有用である。他の車両によって認識されるが,ある車両自身によって知覚されない歩行者は,その視線においてさえも,車両の視点から基本的には,あるいは障害物の背後にあると見なすことができる。この判断をより確かに確認するために,本論文では,歩行者がブラインドスポットにあるか,あるいは近傍車両から集められた対応する情報に基づいていないかを分類するために,深いニューラルネットワーク(DNN)に基づく画像ベースの人物再同定(Reid)を用いた分類法を提案した。さらに,著者らの方法を評価するために適切なデータセットがないので,著者らはそれを新たに構築して,次に著者らのデータセットと既存のデータセットを用いて著者らの分類方法を評価した。著者らの実験は,歩行者Reidが,実際の環境における歩行者間の分解能と照明差を反映する新しく構築されたデータセットにより,正確な分類を達成できる可能性を示した。Copyright 2019 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： 照明 ,  ニューラルネットワーク ,  *歩行者 ,  交通事故 ,  分解能 ,  *通信
準シソーラス用語： 分類法 ,  歩行者検出 , 【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 (6件)： V2V ,  ブラインド ,  スポット ,  歩行者検出 ,  人物 ,  同定