Driver maneuvers inference through machine learning

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: Driver maneuvers inference through machine learning
Autori: Baldi, Mauro Maria; Perboli, Guido; Tadei, Roberto
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 182-192
Titolo del periodico: LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: Springer Verlag
ISBN: 9783319514680
ISSN: 1611-3349
Volume: 10122
Titolo del convegno: 2nd International Workshop on Machine Learning, Optimization and Big Data, MOD 2016
Luogo dell'evento: ita
Data dell'evento: 2016
Abstract: Inferring driver maneuvers is a fundamental issue in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), which can significantly increase security and reduce the risk of road accidents. This is not an easy task due to a number of factors such as driver distraction, unpredictable events on the road, and irregularity of the maneuvers. In this complex setting, Machine Learning techniques can play a fundamental and leading role to improve driving security. In this paper, we present preliminary results obtained within the Development Platform for Safe and Efficient Drive (DESERVE) European project. We trained a number of classifiers over a preliminary dataset to infer driver maneuvers of Lane Keeping and Lane Change. These preliminary results are very satisfactory and motivate us to proceed with the application of Machine Learning techniques over the whole dataset.
Data: 2016
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: machine learning, driving security, advanced driver assistance systems, advanced driver assistance systems, driving security, machine learning, theoretical computer science, computer science (all)
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 01 - Scienze matematiche e informatiche > RICERCA OPERATIVA
Data di deposito: 06 Apr 2017 14:49
Data ultima modifica (IRIS): 09 Ago 2017 12:26:16
Data inserimento (PORTO): 11 Ago 2017 02:01
Numero Identificativo (DOI): 10.1007/978-3-319-51469-7_15
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2668758
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