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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-11-18 15:00 ［ポスター講演］大規模運転行動コーパスのための記号化アプローチ ○坂東誉司・竹中一仁・森 真貴（デンソー）・谷口忠大（立命館大）・宮島千代美・武田一哉（名大）  IBISML2014-80 |
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| 抄録 | （和） | 自動車には様々なセンサが搭載されるようになり大量の時系列運転行動データが収集可能となってきた．運転行動データの大規模な収集は各国で進められているが，データの大規模さ故にその有効活用には至っていない．本研究では，時系列運転行動データをノンパラメトリックな隠れマルコフモデルと言語モデルを階層的に組み合わせた記号化手法により離散記号列に分節化し，各記号内で観測された運転挙動特徴を潜在トピックモデルを用いてモデル化する．得られた記号や挙動特徴の地図上の分布を保持することで，類似シーンの抽出やドライバモデルの構築など様々なITS応用が可能なことを示す． |
| （英） | This paper presents symbolization approach of large-scale driving corpus and its applicability to various ITS problems. Recent intelligent vehicles have many sensors to observe driving data; state of vehicle, driver, and surrounding environment. The driving data has been collected for naturalistic driving study to evaluate distribution of ``driving'' and analyze its potential risk. However, the large-scale driving corpus is difficult to use effectively for actual ITS applications because of its hugeness and diversity of driving situations. In this paper, hierarchical symbolization approach, i.e., a nonparametric extension of hidden Markov model and a statistical language model, was employed for data-driven symbolization of driving data, and by using more than 400 hour driving corpus, we evaluated its applicability to various ITS applications; similar-scene retrieval, driving behavior detection such as lane-changing. | |
| キーワード | （和） | 大規模運転行動コーパス / Naturalistic Driving Study / 記号化 / 潜在トピックモデル / ドライバ適合 / / / |
| （英） | Large-scale driving corpus / Naturalistic Driving Study / Symbolization / Latent topic model / driver adaptation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 306, IBISML2014-80, pp. 337-343, 2014年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2014-80 | |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2014-80 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2014-11-17 - 2014-11-19 |
| 開催地（和） | 名古屋大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Univ. |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2014-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模運転行動コーパスのための記号化アプローチ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Symbolization approach for large-scale driving corpus |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 大規模運転行動コーパス / Large-scale driving corpus |
| キーワード(2)（和/英） | Naturalistic Driving Study / Naturalistic Driving Study |
| キーワード(3)（和/英） | 記号化 / Symbolization |
| キーワード(4)（和/英） | 潜在トピックモデル / Latent topic model |
| キーワード(5)（和/英） | ドライバ適合 / driver adaptation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂東 誉司 / Takashi Bando / バンドウ タカシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社デンソー (略称： デンソー) DENSO CORPORATION (略称： DENSO) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹中 一仁 / Kazuhito Takenaka / タケナカ カズヒト |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社デンソー (略称： デンソー) DENSO CORPORATION (略称： DENSO) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 真貴 / Masataka Mori / モリ マサタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社デンソー (略称： デンソー) DENSO CORPORATION (略称： DENSO) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷口 忠大 / Tadahiro Taniguchi / タニグチ タダヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮島 千代美 / Chiyomi Miyajima / ミヤジマ チヨミ |
| 第5著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武田 一哉 / Kazuya Takeda / タケダ カズヤ |
| 第6著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-11-18 15:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2014-80 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.306 |
| ページ範囲 | pp.337-343 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2014-11-10 (IBISML) |
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