電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2017-11-10 13:00
EMDを用いたタイヤセンシングのための特徴抽出法
石井啓太後藤嵩人ブリヂストン)・松井知子統計数理研)・ギャレス ピーターズHW)・ノーディーン アザウイUCA
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 本論文は、タイヤに装着したセンサーによって測定した加速度波形から
路面状態(乾燥、湿潤)の分類を行うための新しい特徴抽出法を提案する。このタイヤの回転による加速度波形は瞬時的であり、通常のフーリエ変換による周波数解析の適用は困難である。
そこでEmpirical Mode Decomposition(EMD)を用いて、非線形、非定常状態の加速度波形から特徴量を抽出し、従来の手法よりも計算コストを著しく減少させることに成功し、95%以上の高い判定精度を実現した。 
(英) This paper describes a novel feature-extraction method for classifying road conditions by using acceleration signals that are measured using tire-mounted sensors. We acquired road data under two conditions: dry and wet. The acceleration signals are caused by the revolution of a tire on a momentary scale; therefore, frequency analysis based on Fourier transforms should not be applied to our signals. In this study, empirical mode decomposition (EMD) was employed to extract features, because the method is suitable for nonlinear and unstable data. By using the features, the calculation cost was significantly reduced and road classification was accomplished with more than 95% accuracy.
キーワード (和) タイヤ / 路面状態 / Empirical mode decomposition / 特徴抽出 / 機械学習 / / /  
(英) Tire / Road condition / Empirical mode decomposition / Feature extraction / Machine learning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-78, pp. 315-320, 2017年11月.
資料番号 IBISML2017-78 
発行日 2017-11-02 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2017-11-08 - 2017-11-10 
開催地(和) 東京大学 
開催地(英) Univ. of Tokyo 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2017) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2017-11-IBISML 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) EMDを用いたタイヤセンシングのための特徴抽出法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Feature Extraction Using Empirical Mode Decomposition for Tire Sensing 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) タイヤ / Tire  
キーワード(2)(和/英) 路面状態 / Road condition  
キーワード(3)(和/英) Empirical mode decomposition / Empirical mode decomposition  
キーワード(4)(和/英) 特徴抽出 / Feature extraction  
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 石井 啓太 / Keita Ishii / イシイ ケイタ
第1著者 所属(和/英) 株式会社ブリヂストン (略称: ブリヂストン)
Bridgestone Corporation (略称: BS)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 後藤 嵩人 / Takato Goto / ゴトウ タカト
第2著者 所属(和/英) 株式会社ブリヂストン (略称: ブリヂストン)
Bridgestone Corporation (略称: BS)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 松井 知子 / Matsui Tomoko / マツイ トモコ
第3著者 所属(和/英) 統計数理研究所 (略称: 統計数理研)
Institute of Statistical Mathematics (略称: ISM)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) ギャレス ピーターズ / Gareth Peters / ギャレス ピーターズ
第4著者 所属(和/英) Heriot-Watt University (略称: HW)
Heriot-Watt University (略称: HW)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) ノーディーン アザウイ / Nourddine Azzaoui / ノーディーン アザウイ
第5著者 所属(和/英) Université Clermont Auvergne (略称: UCA)
Université Clermont Auvergne (略称: UCA)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2017-11-10 13:00:00 
発表時間 150 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2017-78 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.293 
ページ範囲 pp.315-320 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IBISML-2017-11-02 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会