音に基づく車両速度推定を改善するためのアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Bulatovic Nikola; Djukanovic Slobodan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203015327149 整理番号：22P0329504

音に基づく車両速度推定を改善するためのアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An approach to improving sound-based vehicle speed estimation

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近提案された音響ベース車両速度推定法の性能の改善を考察した。元の方法では,修正減衰(MA)と呼ばれる中間特徴を,車両検出と速度推定の両方に対して提案した。MA特徴は,車両の最も近いポイントの瞬間で最大化し,それは車両のパスのビデオ記録から抽出した訓練ラベルを表す。本論文では,元のラベリングアプローチが最適であり,ラベル補正のための方法を提案した。方法は,VS10データセットに関してテストして,10のいろいろな車両の304のオーディオ-ビデオ記録を含んだ。その結果,提案したラベル補正法は平均速度推定誤差を7.39km/hから6.92km/hに低減することを示した。速度が10km/hクラスに離散化された場合,正しいクラス予測の精度は53.2%から53.8%に改善され,一方,1クラスオフセットの許容度を許容した場合,精度は93.4%から94.3%に改善された。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , 自動車事故,交通安全 , 交通調査

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