2023 Fiscal Year Annual Research Report
Research and development of a safe driving support system considering passenger discomfort
| Project/Area Number |
20H04183
|
|---|
| Research Institution | Kyoto Sangyo University |
|---|
Principal Investigator |
秋山 豊和 京都産業大学, 情報理工学部, 教授 (80324862)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新井 イスマイル 奈良先端科学技術大学院大学, 総合情報基盤センター, 准教授 (60512572)
山本 寛 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80451201)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | バス安全運転支援システム / 不快運転検知 / IoT / Dataflow処理基盤 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は、2022年度に実施した路線バス車両での車内状態の常時監視に関する実証実験を継続し、その不快状態の自動抽出に向けて、匿名性を考慮した低解像度、低フレームレートの遠赤外線カメラ映像にラベル付けした基礎データの生成に取り組んだ。映像の分析は非常に時間がかかるため、過去の文献に基づいた加速度による絞り込み条件や抗力の影響を受けない範囲を抽出した分析など、自動で絞り込みを行える条件である程度絞り込んでから、画像解析等を併用することで自動抽出できると考えられるパラメータを抽出しながら事例の抽出に取り組んだ。結果として4ヶ月分の基礎データの生成と、画像ベースでの自動抽出が可能な条件を抽出できた。また得られた事例をバス会社に共有し、運転手指導への応用の可能性を示唆するフィードバックを得ることができた。得られた成果は学会で発表した。Dataflow platformについては、車載ネットワークへのエッジ機能の実装を目指して、リアルタイムな処理を必要とするアプリケーションに着目し、車載機器において利用されるPub/Subを想定した低遅延な実装方法や、車載ネットワークのアーキテクチャ変化に対応したセキュリティ対策について調査ならびに検討を行った。得られた成果は学会で発表した。また、詳細なセンシング手法としてはLiDARに着目し、収集した点群データを解析して人の存在・状態を推定する機械学習モデルを自己学習する手法を提案し、得られた成果を学会で発表した。
|
| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
