論文の概要: Data Augmentation of IMU Signals and Evaluation via a Semi-Supervised Classification of Driving Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09267v1
• Date: Tue, 16 Jun 2020 15:49:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 21:42:53.132987
• Title: Data Augmentation of IMU Signals and Evaluation via a Semi-Supervised Classification of Driving Behavior
• Title（参考訳）: IMU信号のデータ拡張と運転行動の半教師付き分類による評価
• Authors: Amani Jaafer and Gustav Nilsson and Giacomo Como
• Abstract要約: 本研究では,運転者が積極的・正常に運転しているかに応じて,旅行の一部を分類する半教師付き学習ソリューションを提案する。 その結果, RCGAN を用いたラベル付きデータを用いて, 運転者の分類を79%で改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.640835690336653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past years, interest in classifying drivers' behavior from data has surged. Such interest is particularly relevant for car insurance companies who, due to privacy constraints, often only have access to data from Inertial Measurement Units (IMU) or similar. In this paper, we present a semi-supervised learning solution to classify portions of trips according to whether drivers are driving aggressively or normally based on such IMU data. Since the amount of labeled IMU data is limited and costly to generate, we utilize Recurrent Conditional Generative Adversarial Networks (RCGAN) to generate more labeled data. Our results show that, by utilizing RCGAN-generated labeled data, the classification of the drivers is improved in 79% of the cases, compared to when the drivers are classified with no generated data.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、データからドライバーの行動を分類する関心が高まっている。 このような関心は、プライバシの制約により、慣性測定ユニット(IMU)などのデータへのアクセスしかできない自動車保険会社に特に関係している。 本稿では,運転者が積極的に運転しているか,あるいは通常のIMUデータに基づいて運転しているかに応じて,旅行の一部を分類する半教師付き学習ソリューションを提案する。 ラベル付きIMUデータの量は限られてコストがかかるため,Recurrent Conditional Generative Adversarial Networks (RCGAN) を用いてラベル付きデータを生成する。 以上の結果から,rcganが生成したラベル付きデータを利用することで,ドライバの分類が79%で改善されることがわかった。

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