運転者監視システムのためのロバストなシートベルト検出と使用認識【JST・京大機械翻訳】

Hu Feng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209849508432 整理番号：22P0297460

運転者監視システムのためのロバストなシートベルト検出と使用認識【JST・京大機械翻訳】

Robust Seatbelt Detection and Usage Recognition for Driver Monitoring Systems

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (1件)：
資料名：
発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月01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)

運転中のシートベルトの摩耗は,重大な衝突関連損傷または死亡を,約半分減らすことができる。しかしながら,現在のシートベルトリミダーシステムは,”シートベルトウォーピングストッパ”によって容易に取り除くことができるような複数の欠点を持ち,また,座屈したシートベルトの正面に座席を着用するか,または,腕の下でシートベルトを着用するのに,不正確な使用を認識できない。一般的シートベルト使用認識は,赤外線(IR)カメラにおける色情報の欠如,視野(FoV)魚眼レンズの広視野に起因する強い歪み,ベルトとその背景の間の低いコントラスト,手または毛髪に起因する閉塞,および画像ぼけの,多くの課題を持っている。本論文では,上記の課題を解決するために,新しい一般的なシートベルト検出と利用認識フレームワークを導入した。提案手法は3つの構成要素,即ち,局所予測器,大域的アセンブル,および形状モデリングプロセスから成る。本アプローチを,様々なカメラモダリティのためのOccupantモニタリングシステム(OMS)における運転者モニタリングシステム(DMS)または一般乗客の運転者に適用することができる。DMSとOMSの両方に関する実験結果を提供して,提案した方法の精度とロバスト性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

車体構造とぎ装

, ,

前のページに戻る