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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-12-17 16:30 車載カメラ及びLidarを用いた多操作状況の推定 ○三井弘希・王 彧・加藤ジェーン（名大）  PRMU2017-110 |
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| 抄録 | （和） | 近年，歩行者や自動車の検出をはじめとした、自動車の運転及び運転の補助を行う研究が盛んにおこなわれている． 一般の道路では道路の曲がり角や交差点，他の自動車や路上の障害物等に対して回避行動を行うために運転操作が必要となる．このような危険を回避するための行動を推定することで，事故防止や自動運転につなげることができる． 本研究は，前方の映像及びLIDARのデータを用いて未来に多くの運転操作が必要かどうかを推定することを目標とする． 本稿では，自動車運転中の画像及びLIDARのデータを用いて，多操作状況であるかどうかを判別することを目標とし、データの作成と画像とLidarデータを用いた推定実験を行った．推定実験では、画像、Lidarデータ共に70%程度の精度を得た． |
| （英） | In recent years, researches have been actively conducted to assist driving and driving of cars, including detection of pedestrians and cars. Driving operations are required on ordinary roads to avoid avoiding behaviors of roads and intersections, obstacles on other vehicles and streets, etc. By estimating behaviors to avoid such danger, it is possible to lead to accident prevention and automatic operation. In this research, we aim to estimate whether or not many driving operations in the future are necessary by using forward image and LIDAR data. In this paper, we aim to discriminate whether or not it is a multi-operation situation by using images of cars and LIDAR data, We made data and estimated experiments using images and Lidar data. In the estimation experiment, both the image and the Lidar data got about 70% accuracy. |
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| キーワード | （和） | 畳み込みニューラルネットワーク / lidar / / / / / / |
| （英） | Convolution neural network / lidar / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 362, PRMU2017-110, pp. 59-63, 2017年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2017-110 | |
| 発行日 | 2017-12-10 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2017-110 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2017-12-16 - 2017-12-17 |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | PRMUグランドチャレンジとコンピュータービジョン勉強会 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2017-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 車載カメラ及びLidarを用いた多操作状況の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of cumbersome situation using in-vehicle camera image and Liders data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolution neural network |
| キーワード(2)（和/英） | lidar / lidar |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 三井 弘希 / Hiroki Mitsui / ミツイ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 彧 / Yu Wang / ワン ユ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 ジェーン / Jien Kato / カトウ ジェーン |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-12-17 16:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2017-110 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.362 |
| ページ範囲 | pp.59-63 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2017-12-10 (PRMU) |
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