| 研究課題/領域番号 |
17K00446
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 |
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研究代表者 |
玉井 森彦 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 適応コミュニケーション研究所, 主任研究員 (90523077)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 車両センシング / DTN / 機械学習 / 走行環境認識 / 分散コンピューティング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，機械学習に基づき車両の走行環境の認識を行うシステムにおいて，走行環境に応じた継続的なモデルの更新を実現するため，多数の車両を用いた走行動画の収集を行うシステムを対象とする．このようなシステムを運用するためには，動画収集に伴うセルラ通信の回線の圧迫を回避することが求められる．本研究では，同一の走行環境下で複数の車両により撮影された動画データは重複であるとみなし，この重複をできるだけ少なくすることで，アップロードされるデータ総量を削減しつつ，多様な環境下で撮影された動画データを収集する方式を考案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
機械学習に基づく走行環境認識を行うシステムにおいて，走行環境の多様性に応じてモデルを継続的に更新するためには，多数の車両から走行中に撮影されたビデオを収集しモデルの更新に役立てることが有効である．本研究では，複数の車両により同一の走行環境上で撮影されたビデオの重複を削減する方式を提案し，このような動画収集システムを運用する上で消費されるセルラ通信網への負荷の軽減を実現する．
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