骨格情報を用いた運転時の疲労に伴う副次動作の検出

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-2-4

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Detection of Secondary Activities Related to Fatigue during Driving Using Skeletal Information

著者名: 高田 翔平（徳島大学）,伊藤 桃代（徳島大学）,伊藤 伸一（徳島大学）,福見 稔（徳島大学）

著者名(英語): Shohei Takata (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University),Shinichi Ito (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University)

キーワード: 機械学習|漫然運転|運転支援|骨格推定|machine learning|distracted driving|driver assistance|pose estimation

要約(日本語): 近年，交通安全技術の向上により交通事故死者数は減少傾向にあるが，2022年には2550件の交通死亡事故が発生し，漫然運転が多くを占めている．従来の研究では，ドライバの生体情報を用いて疲労を検出する方法が多用されているが，特別な機器が必要であることやドライバに負担となるといった問題がある．そこで本研究は，特別な計測機器を使わず，ドライバに負担をかけないことを前提として，ドライバの動作から疲労状態を推定し，注意喚起を行うシステムの構築を最終目的とした．本稿では，疲労状態の推定のために，運転中の副次動作を検出する手法を提案する．動作の解析手法として，姿勢推定アルゴリズムであるOpenPose による関節の検出を行い，その座標情報に対し，機械学習モデルであるSVMを用い，疲労に伴い生じる副次動作と通常の運転動作の識別を行った．その結果，80%以上の精度で副次動作を検出することができた．