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國富 将平  Kunitomi Shouhei

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 10838014
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 一般財団法人日本自動車研究所, 安全研究部, 研究員
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2019年度 – 2021年度: 一般財団法人日本自動車研究所, 安全研究部, 研究員
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分25020:安全工学関連
キーワード
研究代表者
AACN / シミュレーションモデル / 衝突安全 / 画像認識 / 深層学習 / 歩行者 / 傷害予測 / 事故自動通報
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (6件)
  •  深層学習による自動車事故時の歩行者画像を用いた傷害予測手法の確立研究代表者

    • 研究代表者
      國富 将平
    • 研究期間 (年度)
      2019 – 2021
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分25020:安全工学関連
    • 研究機関
      一般財団法人日本自動車研究所

すべて 2021

すべて 雑誌論文 学会発表 産業財産権

  • [雑誌論文] Effect of pedestrian physique differences on head injury prediction in car-to-pedestrian accidents using deep learning2021

    • 著者名/発表者名
      Kunitomi Shouhei、Takayama Shinichi
    • 雑誌名

      Traffic Injury Prevention

      巻: 22 号: sup1

    • DOI

      10.1080/15389588.2021.1981886

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15256
  • [雑誌論文] Application of Deep Learning Methods for Pedestrian Collision Detection2021

    • 著者名/発表者名
      Shouhei Kunitomi,Shinichi Takayama, Masayuki Shirakawa
    • 雑誌名

      Stapp Car Crash Journal

      巻: 64 ページ: 291-321

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15256
  • [産業財産権] 衝突傷害予測方法,衝突傷害予測システム及び先進事故自動通報システム2021

    • 発明者名
      國富将平
    • 権利者名
      國富将平
    • 産業財産権種類
      特許
    • 産業財産権番号
      2021-028113
    • 出願年月日
      2021
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15256
  • [学会発表] マルチモーダル深層学習による子供歩行者頭部傷害予測2021

    • 著者名/発表者名
      國富 将平
    • 学会等名
      2021年度 人工知能学会全国大会(第35回)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15256
  • [学会発表] マルチモーダル深層学習による子供歩行者頭部傷害予測2021

    • 著者名/発表者名
      國富 将平
    • 学会等名
      第35回 人工知能学会全国大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15256
  • [学会発表] Effect of Pedestrian Physique Differences on Head Injury Prediction in Car-to-pedestrian Accidents Using Deep Learning2021

    • 著者名/発表者名
      Kunitomi Shouhei
    • 学会等名
      Association for the Advancement of Automotive Medicine (AAAM)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K15256

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