Stochastic Reliability Estimation of Deep Learning for Parking Vehicle Shape Estimation using Millimeter Wave Radar
ミリ波レーダを用いた駐車車両形状推定における深層学習の確率的信頼度推定
- Delivery
- Available on this site
- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20225242
- Paper/Info type
- Proceedings (Spring)
No.55-22
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- May 2022
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2022 JSAE Annual Congress (Spring)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 秋田 時彦, 2) 久徳 遙矢, 3) 赤峰 悠介 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Tokihiko Akita, 2) Haruya Kyutoku, 3) Yusuke Akamine |
| Affiliation(J) | 1) 豊田工業大学, 2) 豊田工業大学, 3) SOKEN |
| Affiliation(E) | 1) Toyota Technological Institute, 2) Toyota Technological Institute, 3) SOKEN |
| Abstract(J) | 深層学習を用いた認識において，未学習データに対しては予想外の誤差が生じることがあり，安全に関わるシステムへの応用は難しい．本発表では，ミリ波レーダにて駐車車両形状を推定する課題において，推定された形状の信頼度を推定する方法を提案する．実環境の駐車場で計測したデータを用いて，その確からしさを確認した． Translation |
| Abstract(E) | In recognition using deep learning, unexpected errors may occur for untrained data, making it difficult to apply to safety-related systems. In this presentation, we propose a method to estimate the reliability of the estimated shape of parking cars using a millimeter-wave radar. The correctness of the method was confirmed by using data measured in real parking lots. |
