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
Stabilizing Estimation of Parking Car Shape with Millimeter-Wave Radar using Deep Learning Suppression of Estimation Error for Untrained Data
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20215287
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（春）
No.64-21
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2021年春季大会【オンライン開催】
書誌事項
| 著者 | 1) 秋田 時彦, 2) 久徳 遙矢, 3) 谷川 右京, 4) 赤峰 悠介 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Tokihiko Akita, 2) Haruya Kyutoku, 3) Ukyo Tanikawa, 4) Yusuke Akamine |
| 勤務先 | 1) 豊田工業大学, 2) 豊田工業大学, 3) SOKEN, 4) SOKEN |
| 勤務先（英） | 1) Toyota Technological Institute, 2) Toyota Technological Institute, 3) SOKEN, 4) SOKEN |
| 抄録 | 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． |
| 抄録（英） | 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. 翻訳 |
