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J-GLOBAL ID：202102243943593772   整理番号：21A0270758

交差点における旋回中の車両と脆弱な道路ユーザ間の自動相互作用検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Interaction Detection Between Vehicles and Vulnerable Road Users During Turning at an Intersection

著者 (6件)： Cheng Hao (Institute of Cartography and Geoinformatics, Leibniz University Hannover,Hannover,Germany,30167) ,  Liu Hailong (Graduate School of Informatics, Nagoya University,Nagoya,Aichi,JAPAN,464-8601) ,  Shinmura Fumito (Graduate School of Informatics, Nagoya University,Nagoya,Aichi,JAPAN,464-8601) ,  Akai Naoki (Graduate School of Informatics, Nagoya University,Nagoya,Aichi,JAPAN,464-8601) ,  Murase Hiroshi (Graduate School of Informatics, Nagoya University,Nagoya,Aichi,JAPAN,464-8601) ,  Hirayama Takatsugu (Institutes of Innovation for Future Society, Nagoya University,Nagoya,Aichi,JAPAN,464-8601)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IV  ページ： 912-918  発行年： 2020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： 自動車と脆弱な道路利用者(例えば,歩行者とサイクリスト)の間の相互作用検出は,例えば,安全制御と自律運転にとって重要である。しかし,異なる道路利用者間の動的交通活動において,相互作用が必要な場合,また機械学習検出器を訓練するためのラベル付きデータの欠如のような,定義の曖昧さのような,自動的に相互作用を検出するための多くの課題がある。課題を克服するために,著者らは,様々な交通場面でインタラクションが必要かどうかを定義する方法を導入し,非常に挑戦的な交差点から大きな実世界データセットを作成した。最新のオブジェクト検出器と光フローからそれぞれ抽出したトラフィックシーンのオブジェクト情報と動き情報を使用するシーケンスツーシーケンス法を自動相互作用検出のために提案した。提案方法は,シーケンスに沿った相互作用の変化を表す各短い間隔(<0.1s)で相互作用の確率を生成する。検出対象情報から位置および道路ユーザタイプに基づいて相互作用から相互作用を区別しないベースラインモデルを得た。ベースラインモデルと比較して,提案方法の経験的結果は,種々の長さを有する車両旋削シーケンスのための非常に正確な予測を示した。Copyright 2021 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： *相互作用 ,  自動車 ,  旋削 ,  *交差点 ,  *道路 ,  歩行者 ,  サイクリスト ,  検出器 ,  基準線 ,  曖昧さ ,  機械学習
準シソーラス用語： 物体検出 ,  脆弱性 ,  道路利用者 , 【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 (4件)： 交差点 ,  旋回 ,  道路 ,  相互作用