Construction of Collision-Type Prediction Models Based on Pre-Crash Data for Advanced Driver Assistance Systems
Construction of Collision-Type Prediction Models Based on Pre-Crash Data for Advanced Driver Assistance Systems
- 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
- 20225266
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(春)
No.60-22
- 掲載ページ
- 1-2(Total 2 p)
- 発行年月
- 2022年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 英語
- イベント
- 2022年春季大会
書誌事項
著者(英) | 1) Junhao Wei, 2) Yusuke Miyazaki, 3) Kouji Kitamura, 4) Fusako Sato |
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勤務先(英) | 1) Tokyo Institute of Technology, 2) Tokyo Institute of Technology, 3) AIST, 4) JARI |
抄録 | この発表ではアメリカのNASS-CDS及びCISSデータベースを用いて、衝突前情報に基づく衝突形態予測モデルの構築について展開する。 ロジスティク回帰、SVMなどの伝統的なモデルと決定木をベースとするアンサンブル学習手段LGBMが行われ、それぞれの結果の比較することで、特徴とモデルの選択を行い、推定精度のあるモデルの構築しました。 |
抄録(英) | In this study, a crash configuration prediction model based on pre-crash information was developed using the accident databases NASS-CDS and CISS in US. Decision tree-based ensemble learning LGBM was performed together with traditional methods such as logistic regression and SVM. Comparison of the results obtained from each model, while investigating the features that increase the accuracy, showed that the prediction model built with LGBM had the highest accuracy. 翻訳 |