車載マイクロフォンを用いた緊急車両の認識
Deep Learning Based Early Recognition of Emergency Vehicles using On-Broad Microphones
- 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
- 20225004
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（春）
No.1-22
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2022年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2022年春季大会
書誌事項
| 著者 | 1) 高津 知里, 2) 米陀 佳祐, 3) 菅沼 直樹 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Chisato Takatsu, 2) Keisuke Yoneda, 3) Naoki Suganuma |
| 勤務先 | 1) 金沢大学, 2) 金沢大学, 3) 金沢大学 |
| 勤務先（英） | 1) Kanazawa University, 2) Kanazawa University, 3) Kanazawa University |
| 抄録 | 自動運転車両を自律的に走行させるためには，緊急車両を車載センサにより認識し緊急車両の安全な走行の妨げとならない行動をとる必要があり，視界外に存在する緊急車両のサイレンを音で認識し，その接近を検知する必要がある．本研究では，事前にサイレンを使って作成した学習モデルを用いたサイレンの認識を目的とする． |
| 抄録（英） | Early detection of emergency vehicles is very necessary for autonomous vehicles in order to enable smooth path planning without obstructing the emergency pass. This paper proposes a backbone framework to recognize emergency sirens using on-board microphones. As the recognition task is difficult in urban environments, we design a deep learning network to model spectrums and frequencies of various siren types from different directions and distances. The experiments illustrate promising results of the proposed model to be used in reality. 翻訳 |
