6R-05
Deep Learningを用いたドライバーの注視対象物の評価
○池田光汰,猿田和樹,寺田裕樹,張 興国,陳 国躍(秋田県大)
運転者のミスが原因の交通事故のうち,約7割が前方不注意など認知ミスである.したがって,交通事故の予防のために,運転者の認知能力向上を目的とした運転者教育システムの研究が行われている.しかし注視行動を分析対象とすることが多く運転者が具体的に何を注視しているのかについては明らかにしていない場合が多い.運転時に何をどの程度注視するのか把握することができれば,注視行動の傾向に加えて,注視対象物と注視の度合いを訓練後にフィードバックした教育ができる.本研究では一般道走行時のドライバーの注視対象物を画像認識により判定し,運転時に何を注視するのか評価する.

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