運転場面抽出のための道路マップ画像に対する特徴量変換手法の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-096

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Study on Feature Transformation Method of Road Map Images to Extract Driving Scenes

著者名: 橋本幸二郎（公立諏訪東京理科大学）,松永大河（公立諏訪東京理科大学）,柳原大地（公立諏訪東京理科大学）,國行浩史（公立諏訪東京理科大学）

著者名(英語): Kohjiro Hashimoto (Suwa Univerisity of Science),Taiga Matsunaga (Suwa Univerisity of Science),Daichi Yanagihara (Suwa Univerisity of Science),Hiroshi Kuniyuki (Suwa Univerisity of Science)

キーワード: 運転行動データ分析|画像特徴量変換|深層学習|Analysis of Driving Behavior|Image feature transformation|Deep Learning

要約(日本語): 運転中に収集される運転行動データは交通事故分析等に活用される。しかし，運転行動データの中から特定場面のデータを取り出す作業に多大な労力が必要となり，運転行動データに対する場面抽出手法が求められている。本研究では，運転場面を構成する要素に走行中の道路形状変化があると考え，道路形状を表す時系列データの表現方法について検討する。ここでは，道路マップ画像をConvolutional Gated Recurrent Unit Variational Auto Encoderで特徴ベクトルに変換する手法を提案し，その

本誌掲載ページ: 152-154 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 695 Kバイト