A Study on Predicting Hazard Factors for Safe Driving / Hiroshi Takahashi in IEEE transactions on industrial electronics, Vol. 54 N°2 (Avril 2007)  

Public ISBD [article]  inIEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°2 (Avril 2007) . - 781-789 p. Titre : A Study on Predicting Hazard Factors for Safe Driving Titre original : Une étude sur des facteurs de prévision de risque pour la conduite sûre Type de document : texte imprimé Auteurs : Hiroshi Takahashi, Auteur ; Daisuke Ukishima, Auteur ; Kazuhiko Kawamoto ; Kaoru Hirota, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : 781-789 p. Note générale : Génie Electrique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Driver model Driving assistant system Fuzzy reasoning Neural network Optical flow Modèle de conducteur Conduite du système auxiliaire Raisonnement brouillé Réseau neurologique Ecoulement optique Index. décimale : 621.38 Dispositifs électroniques. Tubes à électrons. Photocellules. Accélérateurs de particules. Tubes à rayons X Résumé : This paper proposes an algorithm for detecting objects representing potential hazards to drivers based on the combination of local information derived from optical flows and global information obtained from the host vehicle's status. The algorithm uses artificial neural networks to infer the degree of danger posed by moving objects in dynamic images taken with a vehicle-mounted camera. This approach allows more flexible adaptation of the algorithm to many drivers with dissimilar characteristics. Experiments were conducted with both miniature vehicles in a virtual environment and real vehicles in a real driving situation using video images of multiple moving objects. The results show that the algorithm can infer hazardous situations similar to the judgments made by human drivers. The proposed algorithm provides the foundation for constructing a practical driving assistance system. Cet article propose un algorithme pour détecter des objets représenter des risques aux conducteurs basés sur la combinaison d'information locale dérivée des écoulements optiques et d'information globale obtenue du statut du véhicule de centre serveur. L'algorithme emploie les réseaux neurologiques artificiels pour impliquer le degré de danger posé en déplaçant des objets dans des images dynamiques prises avec un appareil-photo véhicule-monté. Cette approche permet une adaptation plus flexible de l'algorithme à beaucoup de conducteurs avec des caractéristiques différentes. Des expériences ont été entreprises avec les véhicules miniatures dans un environnement virtuel et les vrais véhicules dans une vraie situation de conduite en utilisant les images visuelles des objets mobiles multiples. Les résultats prouvent que l'algorithme peut impliquer des situations dangereuses semblables aux jugements faits par les conducteurs humains. L'algorithme proposé fournit la base pour construire un système de conduite pratique d'aide. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Conductance électrique En ligne : taka-hiro@attglobal.net, kawa@mns.kyutech.ac.jp, hirota@hrt.dis.titech.ac.jp [article] A Study on Predicting Hazard Factors for Safe Driving = Une étude sur des facteurs de prévision de risque pour la conduite sûre [texte imprimé] / Hiroshi Takahashi, Auteur ; Daisuke Ukishima, Auteur ; Kazuhiko Kawamoto ; Kaoru Hirota, Auteur . - 2007 . - 781-789 p. Génie Electrique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°2 (Avril 2007) . - 781-789 p. Mots-clés : Driver model Driving assistant system Fuzzy reasoning Neural network Optical flow Modèle de conducteur Conduite du système auxiliaire Raisonnement brouillé Réseau neurologique Ecoulement optique Index. décimale : 621.38 Dispositifs électroniques. Tubes à électrons. Photocellules. Accélérateurs de particules. Tubes à rayons X Résumé : This paper proposes an algorithm for detecting objects representing potential hazards to drivers based on the combination of local information derived from optical flows and global information obtained from the host vehicle's status. The algorithm uses artificial neural networks to infer the degree of danger posed by moving objects in dynamic images taken with a vehicle-mounted camera. This approach allows more flexible adaptation of the algorithm to many drivers with dissimilar characteristics. Experiments were conducted with both miniature vehicles in a virtual environment and real vehicles in a real driving situation using video images of multiple moving objects. The results show that the algorithm can infer hazardous situations similar to the judgments made by human drivers. The proposed algorithm provides the foundation for constructing a practical driving assistance system. Cet article propose un algorithme pour détecter des objets représenter des risques aux conducteurs basés sur la combinaison d'information locale dérivée des écoulements optiques et d'information globale obtenue du statut du véhicule de centre serveur. L'algorithme emploie les réseaux neurologiques artificiels pour impliquer le degré de danger posé en déplaçant des objets dans des images dynamiques prises avec un appareil-photo véhicule-monté. Cette approche permet une adaptation plus flexible de l'algorithme à beaucoup de conducteurs avec des caractéristiques différentes. Des expériences ont été entreprises avec les véhicules miniatures dans un environnement virtuel et les vrais véhicules dans une vraie situation de conduite en utilisant les images visuelles des objets mobiles multiples. Les résultats prouvent que l'algorithme peut impliquer des situations dangereuses semblables aux jugements faits par les conducteurs humains. L'algorithme proposé fournit la base pour construire un système de conduite pratique d'aide. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Conductance électrique En ligne : taka-hiro@attglobal.net, kawa@mns.kyutech.ac.jp, hirota@hrt.dis.titech.ac.jp

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