運転者の注意散漫行動および様々な注視ゾーンを解析するための合成抽出駆動(SynDD2)データセット【JST・京大機械翻訳】

Rahman Mohammed Shaiqur; Wang Jiyang; Gursoy Senem Velipasalar; Anastasiu David; Wang Shuo; Sharma Anuj

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202475523357 整理番号：22P0333384

運転者の注意散漫行動および様々な注視ゾーンを解析するための合成抽出駆動(SynDD2)データセット【JST・京大機械翻訳】

Synthetic Distracted Driving (SynDD2) dataset for analyzing distracted behaviors and various gaze zones of a driver

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発行年： 2022年04月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年04月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,運転者のさまざまな混乱行動および異なる注視ゾーンを検出し,解析するための機械学習モデルのための,合成的混乱駆動(SynDD2,SynDD1連続体)データセットを提示した。位置に配置した3台の車内カメラを用いて,静止車両におけるデータを集めた。データセットは2つの活動タイプを含む:各参加者に対する混乱した活動と凝視ゾーン,および各活動タイプは2つのセットを持つ:外観ブロックなしで,ハットまたはサングラスを着用するような外観ブロックを有する。各参加者に対する各活動の順序と期間はランダムである。さらに,データセットは,各活動に対する手動アノテーションを含み,その開始と終了時間は注釈付けされた。研究者は,運転者のさまざまな混乱活動と凝視ゾーンを分類するために,機械学習アルゴリズムの性能を評価するために,このデータセットを使用することができた。【JST・京大機械翻訳】

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運転者 , 自動車事故,交通安全

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