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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-08-10 11:40 ミリ波レーダの時系列情報を用いた車外物体の識別 ○中村崇志・豊田健太郎・大槻知明（慶大）・伊佐治 修・浜田和亮・宮崎敏幸（デンソーテン）  RCS2018-145 |
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| 抄録 | （和） | 交通事故の回避のために，車載システムを使用した車外物体識別の需要が高まっている．近年の研究では，レーダ情報から得られる特徴量を機械学習に適用して，道路上で動く物体を識別する方法が検討されてきた．従来手法では，観測されたレーダ情報から1サンプル時間ごとに特徴量を抽出している．物体によってその動きは異なるため，動きの変化を捉えられる時系列レーダ情報は識別に有効と考えられる．本稿では，時系列レーダ情報を用いて，抽出された特徴量の複数サンプルにわたる時間変化を算出する方法を提案する．提案法では，時間窓を設け，窓に含まれる複数の特徴量の平均と分散をウィンドウ特徴量として算出し，物体固有の動きを特徴として捉える．飛び出してくる歩行者や自転車といった，物体が横断する場合と，路側帯を走る自転車や前方を走行する自動車といった，物体が縦断(並走) する場合に対して実験を行い，識別性能を評価した．実験結果から，時間窓を使用する提案法が，時間窓を使用しない従来法に比べて高い識別性能を達成することを確認した． |
| （英） | Identifying objects with radar is in great demand for avoiding road accidents. Recent research tried to identify moving objects on a road by inputting radar information to a machine learning classifier. In the conventional method, the features used in the machine learning are extracted from the observed radar information with a short time interval. Since the movement of the objects is different depending on the objects, time series information is effective for classification, which has not been exploited before. In this report, we propose a machine learning-based object identification using time series of radar information obtained from the time window that contains series of features. We extract features from a series of features by calculating the mean and variance of object information, i.e., velocity, signal power, and distance. Some experiments were carried out, and the classification performance was evaluated. From the classification results, it is shown that our method outperforms the conventional one of which features are extracted with a short time slice. It is also shown how much each feature contributes to the object identification in our method. | |
| キーワード | （和） | ミリ波レーダ / 物体識別 / 車載システム / 歩行者識別 / / / / |
| （英） | millimeter-wave radar / object identification / automotive system / pedestrian detection / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 177, RCS2018-145, pp. 75-80, 2018年8月. | |
| 資料番号 | RCS2018-145 | |
| 発行日 | 2018-08-02 (RCS) | |
| ISSN | 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 | RCS2018-145 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SAT RCS |
| 開催期間 | 2018-08-09 - 2018-08-10 |
| 開催地（和） | 岩手大学 |
| 開催地（英） | Iwate University |
| テーマ（和） | 移動衛星通信、放送、誤り訂正、無線通信一般 |
| テーマ（英） | Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2018-08-SAT-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ミリ波レーダの時系列情報を用いた車外物体の識別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Object Identification with Time Series of Millimeter-wave Radar Information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミリ波レーダ / millimeter-wave radar |
| キーワード(2)（和/英） | 物体識別 / object identification |
| キーワード(3)（和/英） | 車載システム / automotive system |
| キーワード(4)（和/英） | 歩行者識別 / pedestrian detection |
| 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） | 中村 崇志 / Takashi Nakamura / ナカムラ タカシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 豊田 健太郎 / Kentaroh Toyoda / トヨダ ケンタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊佐治 修 / Osamu Isaji / イサジ オサム |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社デンソーテン (略称： デンソーテン) DENSO TEN Limited (略称： DENSO TEN) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浜田 和亮 / Kazuaki Hamada / ハマダ カズアキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社デンソーテン (略称： デンソーテン) DENSO TEN Limited (略称： DENSO TEN) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮崎 敏幸 / Toshiyuki Miyazaki / ミヤザキ トシユキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 株式会社デンソーテン (略称： デンソーテン) DENSO TEN Limited (略称： DENSO TEN) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-08-10 11:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2018-145 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.177 |
| ページ範囲 | pp.75-80 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-08-02 (RCS) |
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