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J-GLOBAL ID：202202254181840157   整理番号：22A0565921

電動2輪車のための機械学習技術による慣性測定を用いた効率的な自動事故検出システム【JST・京大機械翻訳】

An efficient automatic accident detection system using inertial measurement through machine learning techniques for powered two wheelers

著者 (3件)： Jackulin Mahariba A. (Department of Computational Intelligence, School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, Tamil Nadu, India) ,  R. Annie Uthra (Department of Computational Intelligence, School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, Tamil Nadu, India) ,  Rajan Golda Brunet (Department of CSE, Government College of Engineering, Salem, Tamil Nadu, India)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 192  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ほとんどの人口と発展途上国における2輪車事故は,脆弱になり,6事故が平均で毎時発生する。本論文では,車両依存パラメータおよびリアルタイムにおけるライダーの生理学的パラメータを用いて,自動的に電力2輪車(PTW)における事故の発生を検出することを試みた,効率的な自動事故検出システムを提案した。提案システムは,3つのステップ,すなわち,臨界イベント検出システム,事故検出システム,および重症度評価システムを使用して,PTWにおける事故検出システムを構築する。臨界事象検出システムは,PTWに搭載されたOn-Board診断(OBD)ユニットから加速度計センサ値を読み,そして,強化ディシジョンツリーアルゴリズムを通して,正常,落下様,および落下として,車両の状態を分類する。強化ディシジョンツリーアルゴリズムは,エントロピー値を計算するためにtanh関数を使用する。規則を抽出して,車両とライダーの落下を同定するために,決定木を剪定することによって閾値を固定した。PTWとライダーの不安定な性質のため,新しい適応配列Windowアルゴリズム(ASW)を提案し,同定した状態のシーケンスに基づく事故の発生を実証し,検証した。事故が検出されると,PTWに搭載されたOBD上で走行する意思決定支援システム(DSS)は,3つのパラメータ,すなわち,車両の落下,ライダーの落下,および一次述語論理規則を用いたライダーのパルス速度を結合することによって,事故の重大度を決定する。強化されたディシジョンツリーアルゴリズムは,ナイーブBayes,人工ニューラルネットワーク,およびリカレントニューラルネットワークのような他の分類器を,99.8%の精度で凌駕する。PTWとライダーヘルメットに搭載したOBDユニットを用いて,事故の発生を,その厳しさとともに自動的に検出した。ASWアルゴリズムは,このシステムが5分以内に車両とライダーの落下を検出し,偽陽性を防ぐことができる。さらに,この情報は,迅速な応答のための緊急医療サービスに対する事故の重症度に基づいて伝達できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  エントロピー ,  LIDAR ,  安全帽 ,  電力 ,  *事故 ,  加速度計 ,  *オートバイ ,  ニューラルネットワーク ,  臨界 ,  発展途上国 ,  ディシジョンツリー ,  パルス ,  パラメータ ,  意思決定支援システム

著者キーワード (4件)： 事故検出 ,  事故重症度 ,  転倒同定 ,  2輪事故

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 2輪車 ,  機械学習技術 ,  慣性 ,  事故検出