2017 Fiscal Year Research-status Report
交通事故防止のためのパーソナライズド・セーフティ・システムの研究開発
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15K00439
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| Research Institution | Iwate Prefectural University |
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Principal Investigator |
羽倉 淳 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 准教授 (30305289)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤田 ハミド 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (30244990)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 高度道路交通システム / 自動車運転者支援 / 交通事故リスク予測 / 心臓異常検知 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，特定の運転者に対してパーソナライズされた事故リスクについて教示する運転支援システムの構築を目的とする．平成2９年度は，主に，運転者固有事故リスク予測部の構築を，（１）運転時の運転者の周辺環境の相互作用の観点からの運転時の異常検知と近年，運転中の心臓発作等による事故が増加していることから，（２）心電データから心臓の異常検出アルゴリズムの構築を行った．
（１）に関しては，運転者動作と環境の変化との関係を360度カメラにより取り込み，通常運転時の運転者動作と環境の変化との大きく異なる状態を検出することで運転時の異常の検出を試みた．これは，カメラから得られた映像からオプティカル・フローを作成し，そのフローを既知のパターンと未知のパターンに分類することにより運転者と周辺環境の相互作用を検出しようというものである．本手法を，昨年度までに実施してきた統計データに基づく事故リスクの算定と統合することで，事故リスクが高い状況下での通常との異変が検知できることが期待できる．すなわち，従来より事故の発生リスクが高い状況のみを検出できる可能性があるといえる．
（２）に関しては，冠動脈疾患，心筋梗塞，および，鬱血性心不全を同定するために心電データをウエーブレット・パケット分解と非線形特徴を組み合わせて用いた新しい特徴抽出アルゴリズムを構築した．本アルゴリズムによって心電データから得られた特徴を，KNN法を用いて分類した結果，正確度97.98%，感度99.61%，特異度94.84%と極めて高い精度の結果を得ている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
科学研究費助成事業(学術研究助成基金助成金)補助事業期間延長承認申請書に記載の事由により遅れを生じている．一方，研究分担者の分担部分に関しては，概ね完了しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究目標と研究成果の現状を再吟味し研究計画を再検討した．その結果，研究目標を達成するために，今後は，特に，統計的なデータによる過去の事故リスク算出と，特定の運転者におけるその時点の事故リスクの統合方法に焦点を当てて研究を進めていく予定である．また，これまでの研究の成果をまとめて公表する予定である．
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| Causes of Carryover |
（次年度使用額が生じた理由）
外部に依頼していようと考えていたプログラムの仕様決定に至らず，計画に含まれていた謝金の使用がなかったため．
（使用計画）
ソフトウェアの保守費用，プログラム構築謝金，及び，実験参加者謝金として利用させていただきたいと計画している．
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