複数の車載センサーデータを統合した冬期の路面状態のLate Fusionによる推定モデル

DOI
  • 石附 将武
    北海道大学 大学院工学院 北方圏環境政策工学専攻
  • 高橋 翔
    北海道大学 大学院工学研究院 先端モビリティ工学研究室
  • 萩原 亨
    北海道大学 大学院工学研究院 先端モビリティ工学研究室
  • 石井 啓太
    株式会社ブリヂストン デジタルAI・IoT企画開発部
  • 岩﨑 悠志
    株式会社ブリヂストン デジタルAI・IoT企画開発部
  • 森 徹平
    株式会社ブリヂストン デジタルAI・IoT企画開発部
  • 花塚 泰史
    株式会社ブリヂストン デジタルAI・IoT企画開発部

書誌事項

タイトル別名
  • LATE FUSION MODEL FOR ESTIMATING WINTER ROAD SURFACE CONDITIONS BY INTEGRATING MULTIMPLE IN-VEHICLE SENSOR DATA

説明

<p>本論文では，複数の車載センサーのデータを統合して冬期の路面状態を推定する手法を提案する．提案手法は，カメラとタイヤ内加速度センサー，路面温度計，マイクのそれぞれから路面状態を推定する複数の識別器に加え，それらの出力である路面状態確率をLate Fusionするマルチモーダルモデルである．推定する路面は道路管理において使用されている乾燥，半湿，湿潤，シャーベット，凍結，積雪の6路面である．提案手法は冬期の一般道で実車から得るデータを用いた実験によって，その有効性が確認された．</p>

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390857063645679488
  • DOI
    10.11532/jsceiii.3.j2_642
  • ISSN
    24359262
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    journal article
  • データソース種別
    • JaLC
    • KAKEN
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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