| 研究課題/領域番号 |
20K11828
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 静岡大学 |
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研究代表者 |
大橋 剛介 静岡大学, 工学部, 教授 (80293603)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | データセット / 車載カメラ映像 / 注視領域 / 顕著性マップ / 深層学習 / ドライビング・シミュレーター |
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| 研究成果の概要 |
静止画と映像（動画像）に対する顕著性を比較したところ、対象が移動するシーンでは視線が対象の前方を注視しており、対象の運動が変化したシーンでは対象を注視できないことがわかった。また、注視領域は対象の移動方向に偏ること、注視領域は運動が変化する前の運動に影響されることがわかった。Carlaシミュレータと実際の画像に対して、画像変換モデルを用いて、昼間の車載カメラ映像のデータセットから夜間の車載カメラ映像のデータセットを作成した。オプティカルフローから算出したFOEを用いた注視領域推定モデルを提案し、車載カメラ画像のデータセットを用いて有効性を検証したところ、高精度に注視領域が推定できた。
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| 自由記述の分野 |
画像処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、車載カメラ映像に対して、運転者の注視領域の推定モデルを開発することとデータセットを構築することを目的としている。注視情報付きデータセットで公開されている一般的な動画像（映像）を対象としたものは、車載カメラ映像における注視領域とは異なる。したがって、本研究成果の学術的意義は、１）静止画と映像（動画像）との相違点、２）車載カメラ映像のデータセット、３）運転者の注視特性、を明らかにしたことである。本研究成果の社会的意義は、本研究の成果により、既存の膨大な映像データを有効に活用でき、運転者の注視領域を明らかにすることが可能になり、運転支援システムの開発に貢献できる。
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