Study on Parameters of 3D CNN and Automobile Speed Estimation
3D CNNのパラメータ検討と自車速度の推定
- Delivery
- Available on this site
- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20215274
- Paper/Info type
- Proceedings (Spring)
No.61-21
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- May 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2021 JSAE Annual Congress (Spring)[Online Meeting]
Detailed Information
| Author(J) | 1) 向井 信彦, 2) 西村 直樹, 3) 張 英夏, 4) 荒木 健友 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Nobuhiko Mukai, 2) Naoki Nishimura, 3) Youngha Chang, 4) Kensuke Araki |
| Affiliation(J) | 1) 東京都市大学, 2) 東京都市大学, 3) 東京都市大学, 4) dSPACE Japan |
| Affiliation(E) | 1) Tokyo City University, 2) Tokyo City University, 3) Tokyo City University, 4) dSPACE Japan |
| Abstract(J) | レコーダ映像から危険事象など様々な情報が取得できるが、速度記録のないレコーダからの自車速度推定は特に重要である。ただし、推定精度は学習モデルのパラメータ依存であり、パラメータの決定は容易ではない。本報告では3D CNNを用いたレコーダ映像からの自車速度推定におけるパラメータの決定と、推定速度の検討を述べる。 Translation |
| Abstract(E) | Various kinds of information including hazardous event can be obtained on the basis of video saved in dash cams, especially it is important to estimate the automobile speed from the data without recorded speed. However, the accuracy of the estimation results depends on the parameters of the learning model, which parameters cannot be easily determined. Then, this paper reports the decision of the parameters of 3D CNN that are used for the speed estimation on the basis of video, and the discussion about the estimated speeds. |
