AI Image Generation for Safety Evaluation of Automated Driving Systems
自動運転システムの安全性評価に向けた路上画像生成AIに関する検討
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20266069
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.106-26
- Pages
- 1-2(Total 2 p)
- Date of publication
- Oct 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2026 JSAE Annual Congress (Autumn)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 尾崎 信利, 2) 新国 哲也 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Nobutoshi Ozaki, 2) Tetsuya Niikuni |
| Affiliation(J) | 1) 自動車技術総合機構, 2) 自動車技術総合機構 |
| Affiliation(E) | 1) NALTEC, 2) NALTEC |
| Abstract(J) | 自動運転システムの安全性評価では，多様な交通状況をシステムが適切に認識できるかを検証する必要がある．一方，実環境データだけでは，評価に必要な場面を十分に網羅することが難しい．そこで本研究では，路上画像の物体検出AIの評価を想定し，画像生成AIを用いた評価シーンの生成手法について検討する． Translation |
| Abstract(E) | Evaluating the safety of automated driving systems requires verifying whether such systems accurately recognize various situations in traffic. Datasets consisting of only real-world images require extensive driving data collection to capture rare situations, such as edge cases. In this study, we focus on object detection AI for traffic images and investigate a method for generating synthetic test images using generative AI. |
