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J-GLOBAL ID：202102288378108364   整理番号：21A0441907

自動車グレードデバイスにおける運転者監視のためのコンピュータビジョンアルゴリズムのベンチマーキング【JST・京大機械翻訳】

Benchmarking of Computer Vision Algorithms for Driver Monitoring on Automotive-grade Devices

著者 (6件)： Battiato Sebastiano (University of Catania,Dept. of Mathematics and Computer Science,Catania,Italy) ,  Conoci Sabrina (University of Messina,Messina,Italy) ,  Leotta Roberto (University of Catania,Dept. of Mathematics and Computer Science,Catania,Italy) ,  Ortis Alessandro (University of Catania,Dept. of Mathematics and Computer Science,Catania,Italy) ,  Rundo Francesco (STMicroelectronics,ADG Central R&D,Catania,Italy) ,  Trenta Francesca (University of Catania,Dept. of Mathematics and Computer Science,Catania,Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： AEIT AUTOMOTIVE  ページ： 1-6  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： 自動車産業における技術の継続的な発展は,いわゆる先進運転者支援システム(ADAS)の開発につながった。ADASは,運転者を支援するように設計された車両ベースインテリジェント安全システムを記述するために用いられる用語であり,その安全性と運転安全性を一般的に改善する。開発に関して,現在のADAS技術は,同じ環境(例えば,他の車両,歩行者,道路など)で検出された物体とエンティティに関する車両運動に関する制御機能に基づいている。しかし,運転者状態に関する追加情報(例えば,弱点,注意レベル)を推論するために,内部カメラの使用に関心が集まっている。そのような技術の目的は,安全性とスマート運転を増加させるために,環境に関する正確な詳細を提供することである。ここ数年,コンピュータビジョン技術は,画像とビデオ上のカスタマイズされたオブジェクト/エンティティの認識と検出に関連したいくつかのタスクに関する印象的な結果を達成した。しかし,自動車グレードのハードウェア資源は,現代のコンピュータビジョンアルゴリズムの実現に通常要求される1つに関して,制限される。本研究では,STマイクロエレクトロニクスによるAccordo5プロセッサに基づく既存の商用自動車グレードデバイスに関する同じ実験と共通ラップトップで得られた性能を比較して,顔検出と分析を通して運転者行動監視のための標準コンピュータビジョンアルゴリズムのベンチマーク評価を提示する。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： *アルゴリズム ,  カメラ ,  *自動車 ,  道路 ,  歩行者 ,  商用車 ,  録画装置 ,  ハードウェア ,  演算プロセッサ ,  *コンピュータビジョン ,  ベンチマーク ,  セキュリティシステム
準シソーラス用語： 顔検出 ,  車両運動 ,  運転者支援システム , 【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 (3件)： 自動車 ,  グレード ,  ベンチマーキング