| 研究課題/領域番号 |
19K03086
|
|---|
| 研究機関 | 秋田県立大学 |
|---|
研究代表者 |
猿田 和樹 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (80282193)
|
|---|
| 研究分担者 |
寺田 裕樹 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (40360002)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 運転者教育 / 認知能力 / 360度カメラ映像 / 画像認識 / 視線計測 / 同一物体判定 / 視線予測 / 認知負荷 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究課題では，ドライバー視点の360度カメラ映像を視線計測機能付きのヘッドマウントディスプレイ（以下，HMD）に提示し，歩行者や危険個所への被験者の注視行動を計測・分析することでドライバーの認知能力を向上させ，交通事故の低減に貢献できるシステムを開発することを目的とする。2022年度は，被験者の注視物体の自動判定に必要な同一物体の判定手法の性能向上，映像中の物体検出性能の向上を目指すとともに，異なる時間帯での注視行動比較について主に遂行した。
同一物体の判定手法は，異なるフレームでの注視物体が同一物体かどうかを判定するものである。提案してきた特徴抽出にもとづく同一物体判定手法に，位置情報の活用，フレーム内同一判定回避，画面端の車両に対する閾値調整，候補機能の 4 処理を追加し，映像中の同一車両判定手法の性能向上を実現した。
映像中の物体検出性能の向上については，物体検出処理に新たなアルゴリズムの導入を検討した。映像中の注視物体の判定実験の結果，物体検出性能が向上すること，より正確な注視物体判定が可能となることを明らかにした。
異なる時間帯での注視行動比較については，日中・薄暮・夜間の異なる時間帯の映像を対象に注視行動を分析した。目視により判定した結果，夜間映像では人以外に対する注視率が高まること，薄暮映像では人に対する注視率が低下傾向にあることを明らかにした。
研究期間全体を通じた成果として，深層学習を用いた物体検出技術と視線計測技術を融合した，360度カメラ映像を用いたドライバーの認知能力訓練システムを開発したことが挙げられる。また，異なる気象条件および異なる時間帯の映像を収集・提示する環境を構築し，同一シーンに対する被験者の注視行動分析を可能とした。さらに，構築したシステムを用いた注視行動分析実験を行い，被験者および異なる条件下での注視傾向の違いを明らかにできた。
|
