Autonomous Driving intelligence System based on Estimated Driving Behavior
Project/Area Number |
16K18048
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Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Research Field |
Intelligent mechanics/Mechanical systems
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Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
Principal Investigator |
YAMASAKI AKITO 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 特任助教 (70725944)
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Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2016: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
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Keywords | 予防安全 / ドライバ状態 / 画像処理 / 運転行動分析 / 運転支援 / 知能機械 / 画像 |
Outline of Final Research Achievements |
The significant problem for active safety system and ADAS (Advanced Driving Assistance System) is how to recognize driver behavior such as where driver look in a scene or what driver aware of their environment. In order to recognize the driver behavior, it is necessary to estimate gaze direction and gaze region in forward environments. In this paper, we propose a method that estimate gaze direction and extract driver’s gaze region in forward image using estimated head pose from in-vehicle cameras.
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では,ドライバの顔画像から顔向きを推定し車両前方を撮影した画像のどの領域を注視しているかを表す注視領域の抽出を行った.本手法を用いてイベント抽出を行った.注視領域を抽出し,その領域に歩行者が存在するか否かの情報も用いることで,これまで抽出することができなかったイベントを抽出できることを確認した.また,顔向きや注視領域の情報と速度やブレーキなどの車両情報を総合的に解析することにより,ドライバの加減速などの運転行動の意図推定に利用可能であることを示した. これにより,安全運転評価への利用や,運転意図・状態を推定することによる,運転支援可否判断システムの実現可能性を示すことができた.
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Report
(4 results)
Research Products
(2 results)