| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-09-07 09:50
畳み込みニューラルネットワークを用いた運転者行動認識の性能改善の検討
○王 盛標・岩野公司（東京都市大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究では，不注意運転検出の実現を目的として，車載カメラで撮影された画像を用いた運転者の自動行動認識について検討を行う．これまでに，畳み込みニューラルネットワークを用いた行動認識手法が検討されているが，認識性能は十分なものになっていない．そこで，性能改善手法として，(1)特徴的な領域を強調して認識を行うことができる注意機構の導入と，(2)骨格検出モデルで抽出された骨格情報を入力として行動認識を行うニューラルネットワークの併用という2手法を提案する．44人の運転者による約14,000枚の画像データを利用した10種類の行動認識実験を行ったところ，両者を組み合わせて適用することによって正解率が3.0～6.5%改善し，最高で86.8%の正解率となることが確認された． |
| （英） |
This study investigates the automatic recognition of driver behaviors using images captured by in-vehicle cameras for the purpose of realizing distracted driving detection. While existing methods for behavior recognition utilizing standard convolutional neural networks (CNN) have been explored, their recognition performance has been less than satisfactory. To address this issue, we propose two approaches aimed at improving the performance: (1) the incorporation of an attention mechanism designed to emphasize distinctive regions, and (2) the integration of a neural network utilizing skeleton information extracted by a skeleton detection model as input for behavior recognition, in conjunction with the CNN. Experiments on classification of 10 distinct behaviors using a dataset of approximately 14,000 images from 44 drivers shows that the combined implementation of these two methods improves the accuracy by 3.0 to 6.5%; the maximum recognition accuracy of 86.8% is achieved. |
| キーワード |
（和） |
運転者行動認識 / 画像認識 / 畳み込みニューラルネットワーク / 注意機構 / 骨格情報 / / / |
| （英） |
Driver behavior recognition / Image recognition / Convolutional neural network / Attention mechanism / Skeleton information / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 47, no. 25, ME2023-90, pp. 7-12, 2023年9月. |
| 資料番号 |
ME2023-90 |
| 発行日 |
2023-08-31 (ME) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
ME IEICE-EMM IEICE-IE IEICE-LOIS IEE-CMN IPSJ-AVM |
| 開催期間 |
2023-09-07 - 2023-09-07 |
| 開催地（和） |
大阪公立大学 中百舌鳥キャンパス（FIT2023と併催） |
| 開催地（英） |
Osaka Metropolitan Univ. |
| テーマ（和） |
マルチメディア通信/システム，ライフログ活用技術，IP放送/映像伝送，メディアセキュリティ，メディア処理(AI，深層学習)，一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2023-09-ME-EMM-IE-LOIS-CMN-AVM |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
畳み込みニューラルネットワークを用いた運転者行動認識の性能改善の検討 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Improving Performance of Convolutional Neural Network-Based Driver Behavior Recognition |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
運転者行動認識 / Driver behavior recognition |
| キーワード(2)（和/英） |
画像認識 / Image recognition |
| キーワード(3)（和/英） |
畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional neural network |
| キーワード(4)（和/英） |
注意機構 / Attention mechanism |
| キーワード(5)（和/英） |
骨格情報 / Skeleton information |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
王 盛標 / Shengbiao Wang / オウ セイヒョウ |
| 第1著者 所属（和/英） |
東京都市大学 (略称： 東京都市大)
Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
岩野 公司 / Koji Iwano / イワノ コウジ |
| 第2著者 所属（和/英） |
東京都市大学 (略称： 東京都市大)
Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2023-09-07 09:50:00 |
| 発表時間 |
20分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
ME2023-90 |
| 巻番号（vol） |
vol.47 |
| 号番号（no） |
no.25 |
| ページ範囲 |
pp.7-12 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2023-08-31 (ME) |