機械学習と鼻部皮膚温度を利用したドライバーの眠気推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM20027,PI20076

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測/【C】電子・情報・システム部門 知覚情報合同研究会

発行日: 2020/12/17

タイトル(英語): Driver drowsiness estimation using machine learning and nasal skin temperature fluctuations

著者名: 礒本 諒平(香川大学 ),小園 凌太(香川大学大学院　),丹治 裕一(香川大学),南雲 健人(青山学院大学大学院),野澤 昭雄(青山学院大学),淺野 裕俊(工学院大学)

著者名(英語): Ryohei Isomoto(Kagawa University ),Ryota Kozono(Kagawa University Graduate School ),yuichi Tanji(Kagawa University),Kento Nagumo(Aoyama Gakuin University Graduate School),Akio Nozawa(Aoyama Gakuin University),Hirotoshi Asano(Kogakuin University )

キーワード: 鼻部皮膚温度|機械学習|交感神経系活動| Nose skin temperature|Machine Learning|Sympathetic nervous system activity

要約(日本語): 漫然運転や運転操作不適等の法令違反別死亡事故一要因として，集中力の低下や疲労による一過性覚醒の低下が指摘されている．我々はこれまで覚醒低下を抑制する技術を開発してきた．本研究では 一般的な機械学習技術を利用して皮膚温度変化から心理的な眠気の推定量を出力する推定器の有効性について評価・検討を行う．

要約(英語): In this study, the driver’s drowsiness is estimated based on the nose skin temperature, which can be measured non-contactly with biological information._x000D_ We tried five common machine learning techniques commonly used in classification and consider the best one.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,299 Kバイト