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J-GLOBAL ID：202102249334666233   整理番号：21A0671091

デュアルカメラを用いた引き込み運転の実時間検出【JST・京大機械翻訳】

Real-time Detection of Distracted Driving using Dual Cameras

著者 (4件)： Tran Duy (School of Electrical and Computer Engineering,Stillwater,OK,USA,74078) ,  Do Ha Manh (Colorado State University-Pueblo,Communities to Build Active STEM Engagement (CBASE) and the Department of Engineering,Pueblo,CO,USA,81001) ,  Lu Jiaxing (School of Electrical and Computer Engineering,Stillwater,OK,USA,74078) ,  Sheng Weihua (School of Electrical and Computer Engineering,Stillwater,OK,USA,74078)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 2014-2019  発行年： 2020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： 混乱した運転は,交通事故への主な寄与の1つである。本論文では,複数の混乱運転行動を検出する深層学習手法を提案した。より正確な検出結果を得るために,2台のカメラに基づく同期画像認識システムを設計し,それによって,ドライバの身体運動と顔をそれぞれモニターした。運転者の身体と顔領域から捉えられた画像を,分類の性能を確保するために,同時に2つの畳込みニューラルネットワーク(CNN)に供給した。提案した混乱検出手法のデータ収集と検証プロセスを,近現実的運転経験を提供するために,実験室ベース支援運転テストベッドで行った。著者らのデータセットは,運転者の混乱と安全運転画像を含む。さらに,運転タスクに焦点を当てるために,混乱した運転者を警告する音声警報システムの有意義で実用的なアプリケーションを開発した。提案手法のためのVGG-16,ResNet,およびMobileNet-v2ネットワークを評価した。実験結果は,2つのカメラとVGG-16ネットワークを使用することによって,著者らは8fpsの計算速度によって96.7%の認識精度を達成することができることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *カメラ ,  ネットワーク ,  計算機処理速度 ,  応用プログラム ,  交通事故 ,  データ収集 ,  カオス ,  警報システム ,  画像認識
準シソーラス用語： 身体運動 ,  安全運転 ,  運転行動 ,  認識精度 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： デュアル ,  引き込み ,  実時間