講演抄録/キーワード |
講演名 |
2012-05-28 14:55
頭部姿勢空間定量化のための自己写像特性の評価 ○伊藤桃代(徳島大)・佐藤和人(秋田県立大)・福見 稔(徳島大) NLP2012-28 |
抄録 |
(和) |
本研究では,単眼車載カメラにより得られたドライバの頭部動画像から,危険運転を誘発すると考えられる平常状態からの逸脱信号を検出するシステムの構築を目指している.本稿では,2種類の教師なしニューラルネットワークをハイブリッド化した頭部姿勢の分類手法を提案する.評価実験では,信号機のない交差点における安全確認動作を対象に,カテゴリの分類精度を左右するVigilanceパラメータを変化させ,安全確認動作のカテゴリ分類に必要な自己写像特性について検討を加えた.その結果,安全確認動作の連続性を保持しながらカテゴリを形成可能であることが明らかとなった. |
(英) |
Many car accidents are caused by driver’s deviation from normal condition like carelessness. We aim to construct a driving assist system that is able to detect driver’s deviation signal from normal condition. The system detects the deviation signal using driver’s time-series head motion information. In this paper, we analyze driving movies taken by monocular in-vehicle camera, and propose a quantifiable categorizing algorithm of head motion using two kinds of unsupervised neural networks. Through an experiment on actual driving data, the results provide a possibility of quantification of individual head position in safety verifications. |
キーワード |
(和) |
安全運転支援 / 頭部姿勢 / SOMs / Fuzzy ART / / / / |
(英) |
Drive assist / Head motion / SOMs / Fuzzy ART / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 69, NLP2012-28, pp. 17-20, 2012年5月. |
資料番号 |
NLP2012-28 |
発行日 |
2012-05-21 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NLP2012-28 |