| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-18 11:05 車両情報を用いた深層学習による運転者眠気検知の検討 ○中釜雄太郎・石井大輔（北陸先端大）・美添一樹（九大）  MSS2023-63 SS2023-42 |
|
| 抄録 | （和） | 自動車運転者の注意力散漫による事故を防ぐため運転者眠気検知 (driver drowsiness detection, DDD) システムの開発が進められている． 本研究の目的は，車両情報を用いた深層学習による高精度なDDD システムを開発することである． 本研究では運転シミュレータCARLA を用いて被験者による運転を実施し，ヨー角速度の予測と実測値の比較による異常判定からDDDを行った． 予測には深層学習モデルと逐次最小2乗法を用いて同定した差分方程式モデルを用いた． それぞれのモデルに対し異常検知の精度をROC曲線に基づき評価し，深層学習モデルが差分方程式モデルよりも高精度であることを示す結果を得た． |
| （英） | Driver drowsiness detection (DDD) systems are being developed to prevent accidents caused by the distraction of automobile drivers. This research aims to develop a highly accurate DDD system based on deep learning using vehicular data. In this study, a driving simulator, CARLA, was used to perform a driving simulation by a subject; then, DDD was performed based on anomaly detection by comparing predicted and acquired yaw rate data. The prediction was based on models generated by deep learning and difference equation models identified by the recurrent least squares method. The precision of anomaly detection for each model was evaluated based on the ROC curves, and the results indicate that the deep learning model was more accurate than the difference equation model. | |
| キーワード | （和） | 運転者眠気異常検 / 深層学習 / システム同定 / 運転支援システム / / / / |
| （英） | driver drowsiness detection / deep learning / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 334, MSS2023-63, pp. 64-69, 2024年1月. | |
| 資料番号 | MSS2023-63 | |
| 発行日 | 2024-01-10 (MSS, SS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MSS2023-63 SS2023-42 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS MSS |
| 開催期間 | 2024-01-17 - 2024-01-18 |
| 開催地（和） | 金沢商工会議所会館（石川県金沢市） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | システム数理と応用，ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MSS |
| 会議コード | 2024-01-SS-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 車両情報を用いた深層学習による運転者眠気検知の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Preliminary Study on Driver Drowsiness Detection with Deep Learning Using Vehicular Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 運転者眠気異常検 / driver drowsiness detection |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | システム同定 / |
| キーワード(4)（和/英） | 運転支援システム / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中釜 雄太郎 / Yutaro Nakagama / ナカガマ ユウタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石井 大輔 / Daisuke Ishii / イシイ ダイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 美添 一樹 / Kazuki Yoshizoe / ヨシゾエ カズキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-18 11:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MSS |
| 資料番号 | MSS2023-63, SS2023-42 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.334(MSS), no.335(SS) |
| ページ範囲 | pp.64-69 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-10 (MSS, SS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]