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J-GLOBAL ID：201902275577738075   整理番号：19A0886500

事象データレコーダにより記録された運転エピソードを記述するカテゴリーマップ【JST・京大機械翻訳】

Category Maps Describe Driving Episodes Recorded with Event Data Recorders

著者 (3件)： Madokoro Hirokazu (Faculty of Systems Science and Technology, Akita Prefectural University, Yurihonjo City, Akita 015-0055, Japan) ,  Sato Kazuhito (Faculty of Systems Science and Technology, Akita Prefectural University, Yurihonjo City, Akita 015-0055, Japan) ,  Shimoi Nobuhiro (Faculty of Systems Science and Technology, Akita Prefectural University, Yurihonjo City, Akita 015-0055, Japan)
資料名： Machine Learning and Knowledge Extraction (Web)  (Machine Learning and Knowledge Extraction (Web))
巻： 1  号： 1  ページ： 3  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7233A  ISSN： 2504-4990  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,長期記憶(LTM)と位相マッピングを扱う機械学習ベースのアルゴリズムを用いて,運転エピソードを作成するために実施した。本論文は,交通シーンに従って安全性を駆動するための新しいエピソード記憶モデルを提示した。このモデルは3つの重要な特徴を組み込んでいる:適応共鳴理論(ART)は,安定性と可塑性を維持しながら,時系列特徴を増分的に学習する。自己マッピング特性を用いたトポロジー的関係を持つマップとして入力データを表す自己組織化マップ(SOMs);そして,入力特徴とカウンタ信号を用いてカテゴリマップをラベル付けする対伝搬ネットワーク(CPN)。カテゴリーマップは,運転状況と顔表情を含む運転エピソード情報を表現する。各マップのバースト状態は,エピソードメモリとしてART上に生成されたLTMを生成する。運転シミュレータ(DS)を用いた予備実験のために,運転エピソードを生成するための内部情報として運転者の注視と顔の方向を測定した。さらに,シミュレーションされた近ミスに対する反応で示された顔特徴に及ぼす影響に従って,認知的混乱を測定した。実験的に得られた結果の評価により,2台のカメラを用いたイベントデータレコーダ(EDR)を用いて得られた画像データセットを用いて記録された運転エピソードを用いる可能性を示した。カテゴリマップを用いて,公共道路と高速道路上の運転シーンに従って,運転特性を可視化した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  位相幾何学 ,  カオス ,  可視化 ,  高速道路 ,  *運転 ,  カメラ ,  ネットワーク ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  位相 ,  自己組織化特徴マップ ,  塑性 ,  安全性
準シソーラス用語： *エピソード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： エピソード記憶 ,  文脈 ,  顔の表情 ,  カテゴリーマップ ,  イベントデータレコーダ ,  教師なし学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (57件)：

• Woolley, A.W.; Chabris, C.F.; Pentland, A.; Hashmi, N.; Malone, T.W. Evidence for a Collective Intelligence Factor in the Performance of Human Groups. Science 2010, 330, 686-688.
• The Pathway to Driverless Cars: A Detailed Review of Regulations for Automated Vehicle Technologies; Department for Transport: London, UK, 2015.
• Anderson, J.M.; Kalra, N.; Stanley, K.D.; Sorensen, P.; Samaras, C.; Oluwatola, O.A. Autonomous Vehicle Technology: A Guide for Policymakers; RAND Corporation: Santa Monica, CA, USA, 2014.
• Obinata, G. Nap Sign Detection during Driving Automobiles. J. Jpn. Soc. Mech. Eng. 2013, 116, 774-777. (In Japanese)
• Uchida, N.; Hu, Z.; Yoshitomi, H.; Dong, Y. Facial Feature Points Extraction for Driver Monitoring System with Depth Camera. Tech. Rep. Inst. Image Inf. Telev. Eng. 2013, 37, 9-12. (In Japanese)

タイトルに関連する用語 (6件)： 事象 ,  データレコーダ ,  エピソード ,  記述 ,  カテゴリー ,  マップ