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J-GLOBAL ID：201702291347692562   整理番号：17A0023390

単一ターンからの自動車センサデータを用いた運転者の同定【Powered by NICT】

Driver identification using automobile sensor data from a single turn

著者 (8件)： Hallac David (Stanford University, United States of America) ,  Sharang Abhijit (Stanford University, United States of America) ,  Stahlmann Rainer (AUDI AG, Germany) ,  Lamprecht Andreas (AUDI AG, Germany) ,  Huber Markus (Volkswagen Electronics Research Laboratory, Germany) ,  Roehder Martin (Volkswagen Electronics Research Laboratory, Germany) ,  Sosic Rok (Stanford University, United States of America) ,  Leskovec Jure (Stanford University, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ITSC  ページ： 953-958  発行年： 2016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： 自動車エレクトロニクスは絶えず進歩しており,自動車は日常運転操作を実行するためにセンサにますます依存になってきている。これらセンサは遍在し,自動車事故をナビゲート,低減,快適な乗車を提供するのに役立つ。しかし,自身を運転者を学習に用いることができる。本論文では,個々人の与えられたセットの運転者の同一性を,単一ターンで収集したセンサデータから予測する方法を提案した。時系列分類の観点から問題を設定し,著者らのデータセットは,センサの読み取り1回転で,複数の運転者によって数回繰り返しを含むことが分かった。各個人の運転スタイル,このような短い道路セグメントでもデータにおける可視の独特なパターンを見つけるために分類器を構築した。この手法を試験するために,AUDI社とAudiエレクトロニクスベンチャーによって収集された新しいデータセットを解析し,試験車両のフリートは,実際の道路上のすべてのセンサ読み取りを貯蔵自動車データロガーを装備した。ターンした運転者を横断する変化を検出に特に適していることを示し,straightawaysと比較した。データセットにおける12個の最も頻繁に作られた回転,田園,都市,道路ランプ,などに焦点を当て,正確な同定結果を得るとともに,多様な環境の運転者行動に関する有用な洞察を学習する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *センサ ,  試験車 ,  自動車事故 ,  データロガー ,  *自動車 ,  道路 ,  都市 ,  カーエレクトロニクス
準シソーラス用語： 運転者行動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自動車 ,  センサデータ ,  同定