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J-GLOBAL ID：202102258764893307   整理番号：21A1761089

改良コーナーネット-サッケードに基づく抽出運転挙動検出と同定【JST・京大機械翻訳】

Distracted Driving Behavior Detection and Identification Based on Improved Cornernet-Saccade

著者 (6件)： Zheng Wei (Zhejiang CRRC electric vehicle Co. Ltd,Wuxiang Town, Ningbo,Zhejiang Province,China) ,  Zhang Qing Qing (Zhejiang Wanli University,Ningbo,China) ,  Ni Zhen Hao (Zhejiang CRRC electric vehicle Co. Ltd,Wuxiang Town, Ningbo,Zhejiang Province,China) ,  Ye Zhan Guo (Zhejiang CRRC electric vehicle Co. Ltd,Wuxiang Town, Ningbo,Zhejiang Province,China) ,  Hu Yuan Min (Zhejiang CRRC electric vehicle Co. Ltd,Wuxiang Town, Ningbo,Zhejiang Province,China) ,  Zhu Zhong Jie (Zhejiang Wanli University,Ningbo,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISPA/BDCloud/SocialCom/SustainCom  ページ： 1150-1155  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： 運転中に,運転者は,混乱した運転が重大な事故につながるため,高度に集中する必要がある。本論文では,改良CornerNet-Saccadeに基づく混乱駆動を検出する方式を提案した。運転時の運転者の運転を検出することを通して,混乱運転によって引き起こされる交通事故のリスクを除去する。方式は,モデル訓練と試験の2つの段階を含んだ。最初に,データセットを自己構築して,CornerNet-Saccadeモデルを最適化した。そして,次に,ネットワークモデルを訓練して,運転中の喫煙行動と摂食行動を検出した。実験結果は,提案した方式が,71.1%の精度と156fpsの実行時間で,リアルタイムで運転のプロセスにおける喫煙行動と摂食行動の不適切な運転を検出することができることを示した。検出精度は,改良CornerNet-Saccadeがリアルタイムで検出されると保証されるとき,3.0%改善される。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： 最適化 ,  喫煙 ,  交通事故 ,  *カオス ,  自己集合

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： コーナー ,  ネット ,  サッケード ,  挙動 ,  同定