2017 Fiscal Year Annual Research Report
Study on dynamic estimation method for detecting distracted driving using eye-movement and driving data during driving
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15K00247
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
西山 裕之 東京理科大学, 理工学部経営工学科, 教授 (80328567)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大和田 勇人 東京理科大学, 理工学部経営工学科, 教授 (30203954)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | データマイニング / 機械学習 / 帰納論理プログラミング / 表情情報 / 自動車運転 / 散漫運転検知 / 居眠運転検知 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度は散漫運転の中でも特に危険性が高い居眠り運転に特に着目し、三次元カメラから得られた表情データを用いることで、動的に居眠りを含む散漫検知を可能にするルールを、機械学習により生成した。本研究の過程において、居眠りに至る過程の表情の遷移を特定するために、運転時の表情だけでなく脳波情報も脳波測定器により収集し、脳波の変化状況と表情の変化状況から、居眠りに至る過程の推定を可能にした。本研究成果は、国際会議のAROB2018(the 23th International Symposium on Artificial Life and Robotics 2018)、およびCATA2018(the 33rd International Conference on Computers and Their Applications 2018)にて発表を行っている。特にCATA2018では、発表した論文がBest Paper Awardを受賞するなど、極めて高い評価を得ている。その他、本年度は、タブレットPC上でGPSを用いたマップ情報をリアルタイムに表示可能なGUIを作成し、散漫運転検知結果を通知可能なソフトウエアも作成した。
以上より、本研究では、初年度の平成27年度に①走行・視線情報収集ソフトウエアを開発するとともに、平成28年度に②散漫運転ルールの生成ソフトウエアとして並列型論理型機械学習器をベースに生成し、平成29年度に他の機械学習器と組み合わせた運用を可能にして居眠りを含む散漫運転検知可能なルール生成を実施した。また、平成28年度には③散漫時の危険位置特定ソフトウエアをマップ情報上に危険位置をGPSで特定することにより可能にした。この情報を動的に用いることで、平成29年度に④動的散漫検知ソフトウエアをタブレットPC上で利用可能なGUI開発し、本研究目標を達成した。
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