ST-GCNを用いた運転手の危険動作の検出

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2024/10/01

タイトル(英語): Abnormal Driving Behavior Detection Using ST-GCN

著者名: 宗次　祐基（愛媛大学），木下　浩二（愛媛大学），一色　正晴（愛媛大学）

著者名(英語): Yuki Munetsugu (Ehime University), Koji Kinoshita (Ehime University), Masaharu Isshiki (Ehime University)

キーワード: 危険動作検出，時空間グラフ畳み込みニューラルネットワーク　　abnormal behavior detection，ST-GCN

要約(英語): The purpose of this study is to automatically detect abnormal driving behavior from in-vehicle camera video. The previous method used a Multi-stream CNN based on the original image and optical flow. However, this dataset could not outperform the accuracy rate of a CNN using the original image as input. Therefore, we propose a method to improve the accuracy of Abnormal driving behavior detection by using ST-GCN with skeleton as input and combining it with CNN using the original image as input. Furthermore, we prepared two input coordinate systems (Cartesian and polar coordinates) and four data augmentations (affine transformation, left-right flipping, dropout for joints, and adding Gaussian noise) for ST-GCN. we investigated combinations of ST-GCN input coordinate systems and data augmentations that are effective for this task.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.144 No.10 （2024） 特集：2023電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会

本誌掲載ページ: 962-968 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/144/10/144_962/_article/-char/ja/