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J-GLOBAL ID：201902284207578802   整理番号：19A1279493

ハイウェイ運転シナリオにおける車両操縦予測のための動的Bayesネットワーク:フレームワークと検証【JST・京大機械翻訳】

A Dynamic Bayesian Network for Vehicle Maneuver Prediction in Highway Driving Scenarios: Framework and Verification

著者 (6件)： Li Junxiang (College of Intelligence Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China) ,  Dai Bin (College of Intelligence Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China) ,  Dai Bin (Unmanned Systems Research Center, National Innovation Institute of Defense Technology, Beijing 100091, China) ,  Li Xiaohui (College of Intelligence Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China) ,  Xu Xin (College of Intelligence Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China) ,  Liu Daxue (College of Intelligence Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)
資料名： Electronics (Web)  (Electronics (Web))
巻： 8  号： 1  ページ： 40  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7178A  ISSN： 2079-9292  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： 周囲の車両に対する正確な操縦予測により,知的車両が安全で社会的に柔軟な意思決定を行うことが可能になり,その結果,運転の安全性と快適性を改善することができる。本論文の主な貢献は,知的車両のための実用的で,高性能で,低コストの操作予測手法を提案することである。著者らのアプローチは,動的Bayesネットワークに基づいており,それは複数の予測特徴,すなわち,車両の予測の歴史的状態,道路構造,および各操縦の確率を推定するための交通相互作用を利用する。本論文は,ネットワークのための特徴抽出のアルゴリズムも提示した。著者らのアプローチを,大規模公開可能データセットにおける実際のトラフィックデータに関して検証した。結果は,著者らの方式が80%のF1スコアと3.75秒の高度予測時間で車線変更操作を認識することができることを示して,それは他のベースライン方式と比較して予測に関する性能を大いに向上させた。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： 予測技法 ,  *予測 ,  アルゴリズム ,  安全性 ,  意思決定 ,  *運転 ,  快適性 ,  特徴抽出 ,  相互作用 ,  *ネットワーク ,  基準線
準シソーラス用語： 車線変更 ,  スコア ,  インテリジェント・ビークル ,  *動的Bayesネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 操縦予測 ,  動的Bayesネットワーク ,  インテリジェント車両 ,  特徴抽出

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

引用文献 (45件)：

• Jalal, A.; Sarif, N.; Kim, J.T.; Kim, T.S. Human activity recognition via recognized body parts of human depth silhouettes for residents monitoring services at smart home. Indoor Built Environ. 2013, 22, 271-279.
• Jalal, A.; Rasheed, Y.A. Collaboration achievement along with performance maintenance in video streaming. In Proceedings of the IEEE Conference on Interactive Computer Aided Learning, Villach, Austria, 16-19 October 2007; Volume 2628, p. 18.
• Jalal, A.; Kim, J.T.; Kim, T.S. Human activity recognition using the labeled depth body parts information of depth silhouettes. In Proceedings of the 6th International Symposium on Sustainable Healthy Buildings, Seoul, Korea, 10 February 2012; Volume 27.
• Jalal, A.; Kim, J.T.; Kim, T.S. Development of a life logging system via depth imaging-based human activity recognition for smart homes. In Proceedings of the 6th International Symposium on Sustainable Healthy Buildings, Seoul, Korea, 10 February 2012; Volume 19.
• Jalal, A.; Kim, Y.; Kim, D. Ridge body parts features for human pose estimation and recognition from RGB-D video data. In Proceedings of the International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT), Hefei, China, 11-13 July 2014; pp. 1-6.

タイトルに関連する用語 (7件)： ハイウェイ ,  シナリオ ,  操縦 ,  予測 ,  動的Bayesネットワーク ,  フレームワーク ,  検証