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講演抄録/キーワード
講演名 2022-02-28 15:20
Responsibility Assessment in Crossroad Accident Using Object Recognition and Knowledge System
Yawovi Agbewonou HeltonKikuchi MasatoOzono TadachikaNITechAI2021-22
抄録 (和) Car crashes are increasing year by year, and they represent the side effect of the increasing number of vehicles in the modern world. Usually, vehicle collisions lead to injuries and deaths, with a devastating impact on victims and their relatives. After a crash, the police have to investigate to know the circumstances of the incident and determine each actor’s responsibility. The police need support systems to conduct these investigations more efficiently. In this work, we realized a system that helps evaluate each actor’s responsibility in a crossroad crash. We proposed a heuristic approach that can evaluate actors’ responsibilities when a crash occurs, thanks to the usage of the driving recorder video of the crash as the data source. The system uses the crash video as the input data source and outputs the evaluation of each actor’s responsibility in the crash. It consists of three agents: (1) Crash time detection and crash video split into images; (2) Traffic sign detection in the crash video; (3) Responsibility evaluation using a knowledge system. In this paper, we describe our system, evaluate it through experiments, and list our current improvement tasks. 
(英) Car crashes are increasing year by year, and they represent the side effect of the increasing number of vehicles in the modern world. Usually, vehicle collisions lead to injuries and deaths, with a devastating impact on victims and their relatives. After a crash, the police have to investigate to know the circumstances of the incident and determine each actor’s responsibility. The police need support systems to conduct these investigations more efficiently. In this work, we realized a system that helps evaluate each actor’s responsibility in a crossroad crash. We proposed a heuristic approach that can evaluate actors’ responsibilities when a crash occurs, thanks to the usage of the driving recorder video of the crash as the data source. The system uses the crash video as the input data source and outputs the evaluation of each actor’s responsibility in the crash. It consists of three agents: (1) Crash time detection and crash video split into images; (2) Traffic sign detection in the crash video; (3) Responsibility evaluation using a knowledge system. In this paper, we describe our system, evaluate it through experiments, and list our current improvement tasks.
キーワード (和) Crossroad car crash / Knowledge system / Machine learning / Object detection / Responsibility evaluation / / /  
(英) Crossroad car crash / Knowledge system / Machine learning / Object detection / Responsibility evaluation / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 382, AI2021-22, pp. 59-64, 2022年2月.
資料番号 AI2021-22 
発行日 2022-02-21 (AI) 
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 AI2021-22

研究会情報
研究会 AI  
開催期間 2022-02-28 - 2022-02-28 
開催地(和) ユースホステルサンフラワー宮崎 会議室 
開催地(英) Youth Hostel Sunflower MIYAZAKI 
テーマ(和) 学生・若手研究会 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AI 
会議コード 2022-02-AI 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Responsibility Assessment in Crossroad Accident Using Object Recognition and Knowledge System 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Crossroad car crash / Crossroad car crash  
キーワード(2)(和/英) Knowledge system / Knowledge system  
キーワード(3)(和/英) Machine learning / Machine learning  
キーワード(4)(和/英) Object detection / Object detection  
キーワード(5)(和/英) Responsibility evaluation / Responsibility evaluation  
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) ヤウォヴィ アベウォノ ヘルトン / Yawovi Agbewonou Helton /
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 菊地 真人 / Kikuchi Masato /
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大囿 忠親 / Ozono Tadachika /
第3著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-02-28 15:20:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 AI 
資料番号 AI2021-22 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.382 
ページ範囲 pp.59-64 
ページ数
発行日 2022-02-21 (AI) 


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