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J-GLOBAL ID：201602204869920667   整理番号：16A0046699

安全運転のための運転者行動分析:サーベイ

Driver Behavior Analysis for Safe Driving: A Survey

著者 (5件)： KAPLAN Sinan (Yildiz Technical Univ., Istanbul, TUR) ,  KAPLAN Sinan (Lappeenranta Univ. Technol., Lappeenranta, FIN) ,  GUVENSAN Mehmet Amac (Yildiz Technical Univ., Istanbul, TUR) ,  YAVUZ Ali Gokhan (Yildiz Technical Univ., Istanbul, TUR) ,  KARALURT Yasin (Yildiz Technical Univ., Istanbul, TUR)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 16  号： 6  ページ： 3017-3032  発行年： 2015年12月 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去,多数の運転者安全策が講じられてきた。それにも関らず,多数の重大事故がなくならない。これらの多くは運転者の不注意によるものである。原因には運転者の眠気と不注意がある。これに対処するために,運転者の注意散漫を監視するシステムの研究に注目が集まっている。これらは,視覚的特徴ベースのものとそうでないものに分けられる。前者では,コンピュータビジョン手法を適用して,顔,眼,口などの表情特徴抽出がベースである。これは,さらに,眼の状態分析,眼のまばたき分析,口とあくび分析,顔表情分析の4種に分けられる。視覚的特徴ベースでない手法は,一般的に侵襲的であり,運転者生理的分析と自動車パラメータ分析に分けられる。そして,こうして得られた結果をVANETを介して交信することが提案されている。本稿では,それぞれの手法の利点/欠点,限界を議論した。

シソーラス用語： *運転支援システム ,  運転者 ,  *交通安全 ,  安全性 ,  ITS【交通】 ,  行動科学 ,  人間行動 ,  交通事故 ,  画像認識 ,  特徴抽出 ,  コンピュータビジョン ,  生理学 ,  生体信号 ,  アドホックネットワーク ,  自動車 ,  安全運転 ,  安全運転支援システム ,  生理的変動 ,  眠気 ,  車両アドホックネットワーク ,  生理信号
準シソーラス用語： VANET ,  行動分析 ,  重大事故 ,  生理的信号 ,  不注意

分類 (2件)： 運転者  (TB01040V) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (1件)： 行動分析