覚醒低下の段階変化を考慮したドライバの眠気レベル推定(ITS情報処理,一般)

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ドライバの居眠り運転は、重大な事故の原因にもなり、これを検知する研究が盛んに行われている。これまでの居眠り運転検知手法は、閉眼度に代表されるような車載カメラからのドライバの顔画像から目などの特徴量を用い居眠りを検知する方式が多い。しかし、車載カメラでは夜間走行時や、眼鏡などの着用により検知性能が低下するといった問題がある。このため、心電図などの生体信号を用いて居眠り検知をする手法も提案されているが、それらは推定精度に課題があった。また、居眠りには、浅い居眠りから眠りに入るまで、数段階のレベルがあり、その眠気レベルの段階により自動車運転の危険度も異なり、単なる居眠り検知だけでなく、眠気レベルを推定することができれば、より正確な予防安全システムの開発につながる。そこで本研究では、心拍変動・呼吸変動・瞼開閉度・シートからの荷重変動の4つの異なるセンサから得られる特徴量を用いて3段階の眠気レベル推定を行った。覚醒低下の段階的な変化を考慮した提案手法を、ドライビングシミュレータでの居眠り運転模擬実験で取得したデータに適用したところ、既存手法に比べ精度の高い眠気レベル推定が可能となった。
2011-03-04

覚醒低下の段階変化を考慮したドライバの眠気レベル推定(ITS情報処理,一般)

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