深層学習を用いたドライブレコーダの映像解析による危険動作の自動検出

• 研究課題/領域番号: 24K07963
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分25020:安全工学関連
• 研究機関: 愛媛大学
• 研究代表者: 木下 浩二 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 講師 (20346688)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: 危険動作検出 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

運送業に携わるドライバの安全運転教育への利用を最終目的として，深層学習を用いてドライブレコーダの映像データを解析し，危険な動作を自動検出するシステムの構築を目指す．
画像によるアピアランス情報とオプティカルフローによる動きの情報を入力し統合する深層学習モデルを採用する．そして，特徴マップのチャンネルと空間位置を選択的に統合するためにAttention機構を導入すること，フローに代わるST-Patch特徴を入力して計算コストの低減を実現する．
これらの手法の有効性を，危険の有無と動作の大小により4クラスに分類した映像データを用いて評価する．