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J-GLOBAL ID：201902252008432727   整理番号：19A2495289

IVAA インテリジェント車両事故解析システム【JST・京大機械翻訳】

IVAA: Intelligent Vehicle Accident Analysis System

著者 (4件)： Thonglek Kundjanasith (Nara Institute of Science and Technology, Nara, Japan) ,  Urailertprasert Norawit (Vidyasirimedhi Institute of Science and Technology, Rayong, Thailand) ,  Pattiyathanee Patchara (Kasetsart University, Bangkok, Thailand) ,  Chantrapornchai Chantana (Kasetsart University, Bangkok, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： JCSSE  ページ： 85-90  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： 知的車両事故解析(IVAA)システムは,事故から車両部品の損傷を自動的に評価できるシステムを構築するためのサービス(AIaaS)として人工知能を提供する。特に,IVAAは,損害を受けた車両部分と保険会社のclaimプロセスを容易にする重症度レベルを認識することができる。保険会社における4つの利害関係者を支援するシステムには4つの主な要素がある:保険専門家,データ科学者,オペレータ,およびフィールド従業員。保険専門家は,訓練データ構築プロセスとして与えられた画像における車両の損傷部分をラベル付けするためにデータラベリングツールを利用する。データ科学者は,連続モデル更新のための深い学習モデル構築プロセスに反復する。操作者は,位置に基づく事故の数に関連する毎日の統計のための可視化システムをモニターする。現場従業員は,事故現場における車両に損傷を与え,修理推定を検索するために,LINE Official統合を使用する。IVAAは効率的に利用に依存するシステムをスケールアップできるかスケールアウトできるドッカー画像上に構築される。著者らは,損傷領域を局所化し,車両に対する5つの損傷レベルに分類するために,残差ネットワークと共に,Faste Regionベースの畳込みニューラルネットワークを展開した。局在化の精度は93.28%であり,分類の精度は98.47%である。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： ネットワーク ,  人工知能 ,  保険 ,  オペレータ ,  残差 ,  画像 ,  *事故分析 ,  スケールアップ
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  局在化 ,  スケールアウト ,  連続モデル ,  従業員 ,  利害関係者 ,  保険会社 , 【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 (1件)： 事故解析