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J-GLOBAL ID：201702297858725090   整理番号：17A1729469

実環境における居眠り運転リスクの検出のためのインテリジェントハイブリッドアプローチ【Powered by NICT】

An intelligent hybrid approach for detection of drowsy driving risk in real environments

著者 (2件)： Songkroh Arkhom (Faculty of Information Science and Technology, Mahanakorn University of Technology, Bangkok, Thailand) ,  Kurutach Werasak (Faculty of Information Science and Technology, Mahanakorn University of Technology, Bangkok, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ECTI-CON  ページ： 876-881  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在まで,則の破れと眠気はタイ国での道路交通事故の主要な原因であった。本研究は,運転者の眠気とディストラクションに起因するリスクを検出するための手法を提示した。著者らの方法では,コンピュータビジョン技術を用いて,運転者の顔特徴を抽出,挙動を決定した。車両速度も事故リスクの重要な因子,は自動車の速度と運転者挙動の両方を用いて運転者のリスクレベルを解析し,決定した。実験は車両内リアルタイム照明条件の下で行った。提案したシステムは,三つのモジュールから構成されている。最初に,特徴抽出の精度を向上させるために,顔画像前処理は画質を調整する。顔特徴検出モジュールは,リスク解析のための重要な特徴を検出する。最後に,特徴分類と解析モジュールは,リスクを評価し,警報を決定する。実験結果はリスク警告は車両速度で86.30%精度が得られることを示した。過去三年間における道路のからの統計によると,システムを導入したならば,提案したシステムは眠気から速度運転と1,199件の事故を上20,612事故による事故の数を低減できるようになった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  道路交通 ,  画質 ,  リスク分析 ,  警報 ,  照明条件 ,  コンピュータビジョン ,  自動車 ,  *運転 ,  道路
準シソーラス用語： 特徴検出 ,  画像前処理 ,  実時間 ,  眠気 ,  *居眠り運転 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 環境 ,  居眠り ,  リスク ,  ハイブリッドアプローチ