機械学習を用いた歩行者頭部傷害値予測手法の開発
Development of Prediction Method for Pedestrian Head Injury Value using Machine Learning
- 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
- 20215356
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（春）
No.79-21
- 掲載ページ
- 1-4(Total 4 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) 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 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Hiroshi Nakamura, 2) Takahiro Fukushige, 3) Kei Akasaka, 4) Daichi Kosawa, 5) Yusuke Kageyama, 6) Kazuhiro Tanimoto |
| 勤務先 | 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 |
| 勤務先（英） | 1) Nissan Motor, 2) Nissan Motor, 3) Nissan Motor, 4) NISSAN AUTOMOTIVE TECHNOLOGY, 5) Nissan Motor, 6) Nissan Motor |
| 抄録 | 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。 |
| 抄録（英） | 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. 翻訳 |
