Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloDeep Learning in Automotive Software
Anno di pubblicazione2017
Formato-
Autore/iFalcini F.; Lami G.; Mitidieri A.C.
Affiliazioni autoriInstitute of the National Research Council, Italy - CNR-ISTI, Pisa, Italy; Institute of the National Research Council, University of Pisa, Pisa, Italy - CNR-ISTI, Pisa, Italy; Fiat Chrysler Automobiles, Sapienza University, Rome, Italy; Fiat Chrysler Automobiles, Sapienza University, Rome, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • FABIO FALCINI
  • GIUSEPPE LAMI
Lingua/e
  • inglese
AbstractDeep-learning-based systems are becoming pervasive in automotive software. So, in the automotive software engineering community, the awareness of the need to integrate deep-learning-based development with traditional development approaches is growing, at the technical, methodological, and cultural levels. In particular, data-intensive deep neural network (DNN) training, using ad hoc training data, is pivotal in the development of software for vehicle functions that rely on deep learning. Researchers have devised a development lifecycle for deep-learning-based development and are participating in an initiative, based on Automotive SPICE (Software Process Improvement and Capability Determination), that's promoting the effective adoption of DNN in automotive software. This article is part of a theme issue on Automotive Software.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da56
Pagine a63
Pagine totali8
RivistaIEEE software
Attiva dal 1984
Editore: IEEE Computer Society, - [Los Alamitos, CA
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 0740-7459
Titolo chiave: IEEE software
Titolo proprio: IEEE software.
Titolo abbreviato: IEEE softw.
Titolo alternativo: Software
Numero volume della rivista34
Fascicolo della rivista3
DOI10.1109/MS.2017.79
Verificato da referee-
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-85028300881)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000401974500011)
Parole chiaveANNs, artificial intelligence, artificial neural networks, Automotive SPICE, computer vision, computing methodologies, deep neural networks, ISO 26262, ISO/AWI PAS 21448, neural networks, software development, software engineering, software engineering process, standards, V model, vision and scene understanding, W model
Link (URL, URI)https://ieeexplore.ieee.org/document/7927925
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ISTI — Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione "Alessandro Faedo"
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • ICT.P09.007.001 : Valutazione di sistemi software intensivi
Progetti Europei-
Allegati
Deep Learning in Automotive Software (documento privato )
Descrizione: published version - Codice PuMa: 2017_A0_058_1
Tipo documento: application/pdf
Preprint - Deep Learning in Automotive Software
Descrizione: preprint version
Tipo documento: application/pdf