Development of Prediction Method for Pedestrian Head Injury Value using Machine Learning
機械学習を用いた歩行者頭部傷害値予測手法の開発
- Delivery
- Available on this site
- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20215356
- Paper/Info type
- Proceedings (Spring)
No.79-21
- Pages
- 1-4(Total 4 p)
- Date of publication
- May 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2021 JSAE Annual Congress (Spring)[Online Meeting]
Detailed Information
| Author(J) | 1) 中村 博史, 2) 福重 貴浩, 3) 赤坂 啓, 4) 古澤 大地, 5) 影山 雄介, 6) 谷本 一弘 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Hiroshi Nakamura, 2) Takahiro Fukushige, 3) Kei Akasaka, 4) Daichi Kosawa, 5) Yusuke Kageyama, 6) Kazuhiro Tanimoto |
| Affiliation(J) | 1) 日産自動車, 2) 日産自動車, 3) 日産自動車, 4) 日産オートモーティブテクノロジー, 5) 日産自動車, 6) 日産自動車 |
| Affiliation(E) | 1) Nissan Motor, 2) Nissan Motor, 3) Nissan Motor, 4) NISSAN AUTOMOTIVE TECHNOLOGY, 5) Nissan Motor, 6) Nissan Motor |
| Abstract(J) | ボンネットの形状データから歩行者頭部傷害値（HIC）を予測するサロゲートモデルを作成した。ボクセルモデルを用いて形状データから特徴量を抽出した。また、時系列データのクラスタリングによりエリア分けを行い、そのエリア別にサロゲートモデルを作成した。本予測手法を検証し、その有効性を確認した。 Translation |
| Abstract(E) | In this study, a surrogate model to predict HIC from the bonnet shape data using a regression of the machine learning was developed for rapid prediction. Features were extracted from the shape data using a voxel model. The bonnet area is divided by time-series clustering and surrogate models were created for each area. The effectiveness of the present method was verified. |
