Stabilizing Estimation of Parking Car Shape with Millimeter-Wave Radar using Deep Learning Suppression of Estimation Error for Untrained Data
深層学習を用いたミリ波レーダによる駐車車両形状推定の安定化 未学習データに対する推定誤差の抑制
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20215287
- Paper/Info type
- Proceedings (Spring)
No.64-21
- 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) 秋田 時彦, 2) 久徳 遙矢, 3) 谷川 右京, 4) 赤峰 悠介 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Tokihiko Akita, 2) Haruya Kyutoku, 3) Ukyo Tanikawa, 4) Yusuke Akamine |
| Affiliation(J) | 1) 豊田工業大学, 2) 豊田工業大学, 3) SOKEN, 4) SOKEN |
| Affiliation(E) | 1) Toyota Technological Institute, 2) Toyota Technological Institute, 3) SOKEN, 4) SOKEN |
| Abstract(J) | 深層学習を用いた認識において，学習していないデータに対しては推定誤差が大きくなることがある．本発表では，ミリ波レーダを用いた駐車車両の形状推定において，未学習の反射パターンに対して発生する推定誤差を抑制する手法を提案する．実際の駐車場で計測したデータを用いて，推定誤差が抑制できることを確認した． Translation |
| Abstract(E) | In recognition using deep learning, the estimation error can become larger for untrained data though the estimation accuracy is very high for trained data. In this presentation, we propose a method to suppress estimation errors that occur in untrained reflection patterns for shape estimation of parking cars with a millimeter wave radar. Using data measured in a real parking lot, we confirmed that estimation errors could be suppressed. |
