論文の概要: Connected Vehicle Platforms for Dynamic Insurance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04688v1
- Date: Mon, 1 Aug 2022 14:30:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 10:25:36.325005
- Title: Connected Vehicle Platforms for Dynamic Insurance
- Title(参考訳): 動的保険のためのコネクテッドカープラットフォーム
- Authors: Christian Colot, Francois Robinet, Geoffrey Nichils, Raphael Frank
- Abstract要約: 多くの自動車メーカーがその上にサービスを追加し、ますます多くの車がコネクテッドカーになり、IoTセンサーのように振る舞うようにしている。
本研究では、この新技術の成熟度を解析し、自動車利用を考慮に入れた保険製品を構築する。
我々の結果は、この技術革新は将来非常に有望であるように見えるが、価格、収集されたデータの均一性の欠如、そして登録プロセスは、大規模な機会を提供するために対処すべき3つの問題点点であることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Following a regulatory change in Europe which mandates that car manufacturers
include an eCall system in new vehicles, many car manufacturers are adding
additional services on top, so that more and more cars become connected
vehicles and act like IoT sensors. In the following study, we analyse the
maturity level of this new technology to build insurance products that would
take vehicle usage into account. For this, the connectivity of recent cars
a-priori eligible has been first tested. Then, an ad-hoc platform has been
designed to collect driving data. In particular, 4 cars have been connected to
this platform for periods of over one month. Our results highlight that, while
this technological innovation appears very promising in the future, the
pricing, the lack of uniformity of data collected and the enrollment process
are currently three pain points that should be addressed to offer large-scale
opportunities. In the meantime, this technology might still be used for high
value use cases such as the insurance of luxurious cars.
- Abstract(参考訳): 欧州では、自動車メーカーが新車にeCallシステムを含めることを義務付ける規制が変更され、多くの自動車メーカーがその上にサービスを追加し、ますます多くの車がコネクテッドカーとなり、IoTセンサーのように振る舞うようになった。
以下の研究では、この新技術の成熟度を解析し、自動車利用を考慮に入れた保険製品を構築する。
このため、最近のa-priori対応車両の接続が初めてテストされた。
そして、運転データを収集するアドホックなプラットフォームが設計された。
特にこのホームに4両が1ヶ月以上接続されている。
我々の結果は、この技術革新は将来非常に有望であるように見えるが、価格、収集されたデータの均一性の欠如、そして現在、大規模な機会を提供するために対処すべき3つの問題点点であることを示している。
いずれにせよ、この技術は高級車の保険などの高価値な用途にも使われる可能性がある。
関連論文リスト
- Preserving Automotive Heritage: A Blockchain-Based Solution for Secure
Documentation of Classic Cars Restoration [49.90846338134154]
傑作と見なすには、専門職の厳格なガイドラインに従って、古典的な車両を原始的な状態に維持するか、または復元する必要がある。
デザインサイエンス研究アプローチを使用して、Hyperledger Fabricを使用したブロックチェーンベースのソリューションを開発しました。
このソリューションは検証され、クラシックカーセクターの様々なエンティティから肯定的なフィードバックを受けた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T22:06:57Z) - A V2X-based Privacy Preserving Federated Measuring and Learning System [0.0]
本稿では,V2V(Var-to-Vehicle)通信を介して,同志の車両にリアルタイムなデータを提供するフェデレート計測学習システムを提案する。
また,交通ネットワークの予測モデルを作成するために,車両ネットワーク(V2N)リンク上で連合学習スキームを運用している。
その結果,提案方式では学習性能が向上し,アグリゲータサーバ側での盗聴を防止することができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T23:11:11Z) - Comparability of Automated Vehicle Crash Databases [0.0]
規制当局と開発者は、自動走行車の衝突率とベースライン、人間主導の衝突率を比較する。
データベース間のクラッシュレートは、もしあれば、大きなフィルタリングと正規化のみと直接比較することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T16:23:06Z) - Berlin V2X: A Machine Learning Dataset from Multiple Vehicles and Radio
Access Technologies [56.77079930521082]
我々は,MLに基づく多種多様な研究への道を開くための詳細な測定キャンペーンを実施してきた。
得られたデータセットは、携帯電話(と2つの異なるオペレーター)とサイドリンク無線アクセス技術の両方のために、様々な都市環境にまたがるGPS位置の無線測定を提供する。
私たちは、MLが克服しなければならない課題と、MLが活用できる機能について、データの初期分析を提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T15:26:39Z) - Connected Vehicles: A Privacy Analysis [8.513938423514636]
現代の車は、数年前には予測できなかった方法でデータを処理し、分析し、送信することができる。
生産車両のテレマティクスシステムについて検討し、関連するプライバシー関連の脅威のいくつかを確認することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T13:26:12Z) - COOPERNAUT: End-to-End Driving with Cooperative Perception for Networked
Vehicles [54.61668577827041]
本稿では,車間認識を用いたエンドツーエンド学習モデルであるCOOPERNAUTを紹介する。
われわれのAutoCastSim実験は、我々の協調知覚駆動モデルが平均成功率を40%向上させることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-04T17:55:12Z) - Exploiting Playbacks in Unsupervised Domain Adaptation for 3D Object
Detection [55.12894776039135]
ディープラーニングに基づく最先端の3Dオブジェクト検出器は、有望な精度を示しているが、ドメインの慣用性に過度に適合する傾向がある。
対象領域の擬似ラベルの検出器を微調整することで,このギャップを大幅に削減する新たな学習手法を提案する。
5つの自律運転データセットにおいて、これらの擬似ラベル上の検出器を微調整することで、新しい運転環境への領域ギャップを大幅に減らすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T01:18:11Z) - Second Hand Price Prediction for Tesla Vehicles [0.0]
Teslaの自動車は、消費者市場で手頃な価格でカーボンフットプリントを残さず、自動車業界で人気を博した。
2019年初め、テスラの株価が大幅に下落したため、テスラのオーナーは中古車市場で自動車の販売を開始した。
本稿では,第2のTeslavehicle価格予測システムを開発するために,機械学習技術がどのように実装されているかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-11T09:54:13Z) - Urban Sensing based on Mobile Phone Data: Approaches, Applications and
Challenges [67.71975391801257]
モバイルデータ分析における多くの関心は、人間とその行動に関連している。
本研究の目的は,携帯電話データから知識を発見するために実装された手法や手法をレビューすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-29T15:14:03Z) - Road Quality Analysis Based on Cognitive Internet of Vehicles (CIoV) [0.6345523830122167]
本研究は、認知インターネット・オブ・ビークルズ(CIoV)と呼ばれる新しい技術に基づいて、道路の質を認知的手法を用いて分析することを目的とする。
提案システムは、自動運転車企業の追加サービスや、一般用途のモバイルアプリケーションとして利用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-16T09:59:45Z) - VehicleNet: Learning Robust Visual Representation for Vehicle
Re-identification [116.1587709521173]
我々は,4つのパブリックな車両データセットを活用することで,大規模車両データセット(VabyNet)を構築することを提案する。
VehicleNetからより堅牢な視覚表現を学習するための、シンプルで効果的な2段階プログレッシブアプローチを設計する。
AICity Challengeのプライベートテストセットにおいて,最先端の精度86.07%mAPを実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-14T05:06:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。