第1部 容量結合型電極及びカメラを用いた車載用眠気推定システムの開発
(2019年2月8日 10:00〜11:30)
現在進めている容量結合型電極及びカメラを用いた車載用眠気推定システムを分かりやすく紹介する。また、個人に適応する機能及び眠気から覚醒状態へ推移させる振動の利用に関しても紹介する。
- 容量結合型電極を用いた心電図 (R波) 計測システム
- 容量結合型電極測定原理
- 容量結合型電極の課題
- 改善策
- システム構成
- 実験及び結果
- RGBカメラを用いた瞬目計測
- 測定原理 (Dlibを用いた顔検出器)
- システム構成
- 実験及び結果
- 心拍変動解析による眠気推定アルゴリズム
- 各生理パラメータの説明
- RR間隔変動を用いた眠気推定手法
- CD法を用いたLF/HFの算出
- k近傍法を用いた個人
- 機械学習の可能性と振動の利用による眠気防止に関して
第2部 生理指標と身体の動きに着目したドライバの漫然状態検出技術
(2019年2月8日 12:10〜13:40)
居眠り運転を含む漫然運転による事故が多く発生している。漫然運転は、疲れや眠気などによるドライバの意識低下がその要因の一つとされ、安全運転支援の一環としてドライバの意識低下状態を早期に検出する方法が必要とされている。本講座では、心拍などの従来用いられている生理指標の他、装着型のモーションセンサにより取得できる身体動作の指標を用いた注意力低下の検知手法とその研究状況を紹介する。
- ドライバ状態の検出・推定技術
- 従来手法、および本研究の構想、取り組みの紹介
- 装着型センサを用いた行動認識技術
- 行動認識とその流れ
- データ取得と前処理
- 特徴抽出
- 識別器とその評価
- 装着型センサを用いたドライバ状態推定の試み
- 運転中の注意力低下状態の計測
- 計測データのアノテーション
- 身体動作指標の抽出
- 状態推定アルゴリズムの構築
- 検知精度の評価
- 今後の課題と展望
- ドライバ状態検知システムの実現に向けた取り組み
- 運転支援から日常生活行動の支援へ
第3部 ビデオカメラによる瞳孔検出技術と非接触ドライバーの状態検知
(2019年2月8日 13:50〜15:20)
- 瞳孔検出技術
- 瞳孔検出技術で何ができるか?
- 明瞳孔画像と暗瞳孔画像の画像差分を用いた瞳孔検出の原理
- 瞳孔検出光学系
- 光学部品と特性
- 光源の種類と発光法
- 視線・注視点検出法の原理
- 瞳孔中心 – 角膜反射法
- ステレオカメラを用いた方法の幾何学的説明
- ユーザ較正
- 瞳孔形状法による視線検出可能角度範囲の広範囲化
- 鼻孔と瞳孔の検出による頭部姿勢 (方向・位置) 検出
- 2カメラ法 (ステレオ)
- 単カメラ法
- 頭部運動や振動対策
- 高速度カメラを用いた方法
- 各種差分位置補正法
- 光源の光量調整法
- 高照度下対応 (高速度カメラを用いた無照明画像差分)
- 眼鏡対応
- 各種幾何学的手法による対応
- 光源の改善による対応
- 光学系配置による対応
- カメラの多数化による対応
- 輻輳角計測
第4部 画像センサによる眠気推定技術とドライバーステータスモニターの開発
(2019年2月8日 15:30〜17:00)
交通事故の多くは漫然運転や脇見運転などヒューマンエラーが原因であり、ドライバー状態をモニタリングすることへのニーズが高まっている。特に欧州当局は予防安全技術の搭載を積極的に推し進めており2024年以降の新車にはカメラ検知ベースのモニタリング装置を義務化する方針を打ち出している。
本講座では当社がこれまで開発してきたドライバーステータスモニターの開発事例を紹介するとともに今後の広がりについて自動運転への展開も含めて概説する。
- ドライバーステータスモニターの必要性
- ドライバー状態センシングの概説
- 眠気発生のメカニズム
- 眠気状態センシング手法
- 眠気状態の評価指標
- ドライバーステータスモニターの開発
- 撮像技術
- 画像認識アルゴリズム
- 画像センサを用いた眠気推定技術
- システム評価の方法とロバスト性評価
- 実車環境における課題と対応事例
- アクチュエーション事例
- 今後のドライバーステータスモニター