Documents disponibles écrits par cet auteur

Onboard Evolutionary Risk Recognition System for Automobiles—Toward the Risk Map System / Ogawa, Genya in IEEE transactions on industrial electronics, Vol. 54 N°2 (Avril 2007) 

Public ISBD [article]  in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°2 (Avril 2007) . - 878-886 p. Titre : Onboard Evolutionary Risk Recognition System for Automobiles—Toward the Risk Map System Titre original : À bord du système évolutionnaire d'identification de risque pour des automobiles vers le système de carte de risque Type de document : texte imprimé Auteurs : Ogawa, Genya, Auteur ; Kise, Katsuyuki, Auteur ; Torii, Tsuyoshi ; Nagao, Tomoharu, Auteur Article en page(s) : 878-886 p. Note générale : Génie Electrique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Genetic  programming  Image  recognition  Pedestrian  detection  Vehicle  detection  Programmation  génétique  Identification  d'image  Détection  piétonnière  Détection  de  véhicule Index. décimale : 621.38 Dispositifs électroniques. Tubes à électrons. Photocellules. Accélérateurs de particules. Tubes à rayons X Résumé : To achieve a system that improves the safety and comfort of the vehicle driving, a recognition system equivalent to the human recognition ability should be developed. However, the vehicle environment is complicated and involves situations so diverse that a uniform recognition processing approach cannot function sufficiently. For a solution to this problem, we have been studying a comprehensive risk recognition system, which we call the risk map system, with learning capability. As part of this paper, a system has been developed that autonomously obtains the image recognition processing. This paper presents a system as an example that automatically learns through genetic programming to obtain the image processing of pedestrians and vehicles taken by an onboard camera system. Pour réaliser un système qui améliore la sûreté et le confort du véhicule conduisant, un système d'identification équivalent à la capacité humaine d'identification devrait être développé. Cependant, l'environnement de véhicule est compliqué et implique des situations si diverses qu'une identification uniforme traitant l'approche ne peut pas fonctionner suffisamment. Pour une solution à ce problème, nous avions étudié un système complet d'identification de risque, que nous appelons le système de carte de risque, avec des possibilités de étude. En tant qu'élément de cet article, on a développé un système qui obtient de façon autonome le traitement d'identification d'image. Cet article présente un système comme exemple qui apprend automatiquement par la programmation génétique pour obtenir le traitement d'image des piétons et des véhicules pris par à bord du système d'appareil-photo. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Programmation génétique-- Automobiles En ligne : ogawag@tky.subaru-fhi.co.jp, kisek@tky.subaru-fhi.co.jp, toriit@tky.subaru-fhi.c [...] [article] Onboard Evolutionary Risk Recognition System for Automobiles—Toward the Risk Map System = À bord du système évolutionnaire d'identification de risque pour des automobiles vers le système de carte de risque [texte imprimé] / Ogawa, Genya, Auteur ; Kise, Katsuyuki, Auteur ; Torii, Tsuyoshi ; Nagao, Tomoharu, Auteur . - 878-886 p. Génie Electrique Langues : Anglais (eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 54 N°2 (Avril 2007) . - 878-886 p. Mots-clés : Genetic  programming  Image  recognition  Pedestrian  detection  Vehicle  detection  Programmation  génétique  Identification  d'image  Détection  piétonnière  Détection  de  véhicule Index. décimale : 621.38 Dispositifs électroniques. Tubes à électrons. Photocellules. Accélérateurs de particules. Tubes à rayons X Résumé : To achieve a system that improves the safety and comfort of the vehicle driving, a recognition system equivalent to the human recognition ability should be developed. However, the vehicle environment is complicated and involves situations so diverse that a uniform recognition processing approach cannot function sufficiently. For a solution to this problem, we have been studying a comprehensive risk recognition system, which we call the risk map system, with learning capability. As part of this paper, a system has been developed that autonomously obtains the image recognition processing. This paper presents a system as an example that automatically learns through genetic programming to obtain the image processing of pedestrians and vehicles taken by an onboard camera system. Pour réaliser un système qui améliore la sûreté et le confort du véhicule conduisant, un système d'identification équivalent à la capacité humaine d'identification devrait être développé. Cependant, l'environnement de véhicule est compliqué et implique des situations si diverses qu'une identification uniforme traitant l'approche ne peut pas fonctionner suffisamment. Pour une solution à ce problème, nous avions étudié un système complet d'identification de risque, que nous appelons le système de carte de risque, avec des possibilités de étude. En tant qu'élément de cet article, on a développé un système qui obtient de façon autonome le traitement d'identification d'image. Cet article présente un système comme exemple qui apprend automatiquement par la programmation génétique pour obtenir le traitement d'image des piétons et des véhicules pris par à bord du système d'appareil-photo. DEWEY : 621 ISSN : 0278-0046 RAMEAU : Programmation génétique-- Automobiles En ligne : ogawag@tky.subaru-fhi.co.jp, kisek@tky.subaru-fhi.co.jp, toriit@tky.subaru-fhi.c [...]