2021 Fiscal Year Research-status Report
Detecting risky driving scenes and analyzing risk factors based on a driver risk feeling estimation model
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20K05014
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| Research Institution | Daido University |
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Principal Investigator |
宮島 千代美 大同大学, 情報学部, 教授 (90335092)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ドライバ / 危険感 / 危険シーン検出 / 危険要因分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度の目的は，運転中にドライバや同乗者が感じる危険感に基づいて，危険運転シーンを検出するために，ドライバが各運転状況において危険を感じるか否かを推定するモデルを構築することである．そこで，運転中に観測可能な車載センサ信号として，道路前方を撮影した車載カメラ映像から得られる情報を使って，運転中に人が感じる危険感の有無を推定するモデルを構築した．
ここで，運転中に感じる危険感の要因としては，周辺車や歩行者の存在， 道路の幅員の狭さや道路脇の電柱や壁の存在などが考えられる．そこで，前方車・対向車・歩行者・自転車・駐車車両，電柱，道路壁，建物等，危険感の要因となりうるオブジェクトの存在とその位置を，車載カメラで記録した映像に対して深層学習に基づくオブジェクト検出及びセマンティックセグメンテーションを適用することで抽出した．
次に，抽出されたオブジェクトの情報を深層学習のネットワークの入力とし，ドライバの危険感の有無をネットワークの出力として推定するモデルを構築した．但し，オブジェクト検出で得られる物体の内，推定に用いる情報は，人・乗用車・トラック等，運転に直接関係する物体のみに制限した．また，セマンティックセグメンテーションにおいて得られる物体クラスの内，互いに性質が似ているものについては領域を併合することで，一つのクラスにまとめ，スパースなマスクが入力とならないようにした．
危険感の有無の推定実験には，昨年度収集した危険感の主観評価のデータを正規化した値をground-truthとして使用した．過去10秒間の前方映像から得られるオブジェクトの種類・大きさ・位置・検出の信頼度と画像領域分割の各物体クラスの領域のマスクの時系列情報を深層学習のネットワークに入力し，危険感の有無をフレーム単位で推定した結果，AUCで0.75以上の精度を得た．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度収集したデータを基に，今年度予定していた，危険シーン検出のための危険感推定モデルの構築と評価を実施することができた．研究成果についても，オンラインではあったが国内外の学会で発表することができた．
来年度は今年度得られた結果を更に拡張して，危険要因の推定も同時に行うモデルを構築する予定である．
以上のことから，研究はほぼ計画通り進んでおり，おおむね順調に進展しているものと判断する．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は，今年度作成した危険感有無の推定を行うモデルを拡張し，ドライバが感じる危険感の要因を特定するモデルを構築する予定である．まずは，危険感有無推定モデルとは独立に，危険感要因推定モデルを深層学習を用いて構築し，昨年度収集した危険感要因のタグ付けデータをground-truthとして，危険要因推定精度を評価する．次に，危険感有無と危険感要因を同時に推定可能な統合的な深層学習のネットワークを構築する．深層学習のネットワークを危険感有無と危険要因のネットワークを独立に学習した場合と，これらの推定ネットワークを1つに統合し，統一的な枠組みで推定する方法について比較し，その性能について評価する予定である．
ここで，危険要因の推定において，昨年度実施した主観評価実験において対象とした26種類をそのまま推定することは，種類が多く困難であり，また26種類それぞれの要因について独立に推定することのメリットも大きい訳ではない．そこで，類似する危険要因について，トップダウンあるいはボトムアップに要因の種類を統合し，危険要因を少ないカテゴリ数に併合した上で推定を行うことが現実的であると考える．
また，危険感推定精度について，N秒前までの観測信号を用いた場合でも予測が可能であるかについて評価する．つまり，現在は10秒前から現在までの観測信信号を用いて危険シーンを検出しているが，N+10秒からN秒前までの観測信号のみから，現在のシーンが危険か否かをどのぐらいの精度で推定できるかについても実験・評価を行う予定である．
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| Causes of Carryover |
研究代表者が発表を行った国際会議及び国内学会がいずれもオンライン開催に変更となり，また研究動向調査のために参加した国際会議もオンライン開催となったため，旅費の支出等で差額が生じた．来年度はハイブリッド開催の学会等が増える見込みのため，旅費の支出増加が見込まれる．
また，これまでの実験は既存の計算機を高性能化することで実施することができたため，より新しいモデルの高性能の計算機を購入するために，次年度以降に購入を延期することとしたが，来年度行う予定の危険感有無・危険感要因の推定実験及び評価のために，高性能な計算機を購入して使用する予定である．
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