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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 901 - 907 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.23.0067
이용수
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2023
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This paper presents comparative studies of deep neural network structures for classifying drivers’ characteristics. The goal is to find a suitable deep neural network (DNN) that can automatically classify the driver"s steering characteristics into three classes, ‘strong’, ‘medium’, and ‘weak’. The steering data were collected during real car driving. For supervised learning, training data and validation data were separated. And in performance evaluation, static and driving data were not combined. We compared the performance of various DNNs and found that the best-performing neural network structure was a convolution neural networks (CNN)- based structure. This CNN correctly classified the driver"s steering characteristics with an 81.58% accuracy rate on the validation data.
목차
Abstract
I. 서론
II. 데이터 취득 및 전처리
III. 분류 신경망
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
L. Li, D. Wen, N. N. Zheng, and L. C. Shen, “Cognitive cars: A new frontier for ADAS research," TRANS. on Intelligent Transportation Systems, vol. 13, no. 1, pp. 395-407, 2012.
M. Nagai, “Research into ADAS with autonomous driving intelligence for future innovation," 5th international Munich Chassis Symposium, pp. 779-793, 2014.
R. Okuda, Y. Kajiwara, and K. Terashima, “A survey of technical trend of ADAS and autonomous driving," International Symposium on VLSI Design, Automation and Test, 2014.
J. E. Ball and B. Tang, “Machine learning and embedded computing in advanced driver assistance systems (ADAS)," MDPI Electronics, 2019.
Y. S. Shin, H. J. Song, J. Y. Park, and J. W. Choi, “Deep learning based real-time driver style classification using vehicle CAN data," Korean Society of Automotive Engineers, pp. 594-598, 2020.
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