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J-GLOBAL ID：201902267685921484   整理番号：19A2424645

スマートフォン埋め込みセンサを用いた自動運転者の文脈認識手法【JST・京大機械翻訳】

An Automated Driver’s Context Recognition Approach Using Smartphone Embedded Sensors

著者 (5件)： Hossen Md Ismail (Faculty of Information and Science Technology, Multimedia University, Melaka, Malaysia) ,  Goh Michael (Faculty of Information and Science Technology, Multimedia University, Melaka, Malaysia) ,  Connie Tee (Faculty of Information and Science Technology, Multimedia University, Melaka, Malaysia) ,  Lau Siong Hoe (Faculty of Information and Science Technology, Multimedia University, Melaka, Malaysia) ,  Bari Ahsanul (Faculty of Information and Science Technology, Multimedia University, Melaka, Malaysia)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 603  ページ： 105-112  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンテキスト認識は,高レベルアプリケーションと低レベルセンサの間の空間の接続において重要な役割を果たす。人間のコンテキストを認識するために,様々な種類のセンサが採用されている。開発されたセンサの多様性の中で,加速度計やジャイロスコープのようなスマートフォン内部センサは,利便性,非侵入性,低配置コストのために広く使われている。運転者のコンテキストの自動検出は,運転者の行動を決定するための非常に重要な要因である。本論文では,人間のコンテキスト認識の領域において非常に特異的な研究方向であるドライバのコンテキストを認識する手法を提案した。このアプローチの目的はスマートフォンの内部センサを用いて運転者のコンテキストを自動的に検出することである。提案したアルゴリズムは,ドライバのコンテキストを自動的に認識するためにスマートフォンの内蔵加速度計とジャイロスコープセンサの電力を探索する。教師付き機械学習k-最近傍を,提案したアルゴリズムにおいて採用した。経験的結果は,提案したアルゴリズムの効率を検証した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ジャイロスコープ ,  *スマートフォン ,  加速度計 ,  速度計 ,  アルゴリズム ,  *自動運転 ,  機械学習 ,  電力 ,  *センサ ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 教師付き機械学習 ,  内蔵 ,  自動検出 ,  侵入 ,  利便性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械学習 ,  文脈認識 ,  速度計 ,  ジャイロスコープ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： スマートフォン ,  埋め込み ,  文脈 ,  手法