Analysis of Driver’s Predictive Characteristics using Eye Tracking and a Deep Learning Model that Mimics Human Vision
視線計測と人の視覚を模倣する深層学習モデルによる運転者の予測特性の解析
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- Publication code
- 20234217
- Paper/Info type
- JSAE Transaction
Vol.54 No.3
- Pages
- 628-634(Total 7 p)
- Date of publication
- May 2023
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 論文 Translation |
|---|---|
| Category(E) | Paper |
| Author(J) | 1) 關 嵩覚, 2) 雨宮 瑞希, 3) 加藤 正隆, 4) 江村 恒一, 5) 渡辺 英治 |
| Author(E) | 1) Takaaki Seki, 2) Mizuki Amamiya, 3) Masataka Kato, 4) Koichi Emura, 5) Eiji Watanabe |
| Affiliation(J) | 1) パナソニック オートモーティブシステムズ, 2) パナソニック オートモーティブシステムズ, 3) パナソニック オートモーティブシステムズ, 4) パナソニック オートモーティブシステムズ, 5) 自然科学研究機構 基礎生物学研究所 |
| Abstract(J) | 思い込みなどの交通事故要因には，人の予測特性が作用すると考えられる．我々は，運転中に無意識のうちに注意が惹かれる領域を，人の視覚を模倣する深層学習モデルを用いて推定した．本稿では，推定された領域と実際の走行映像を見ている人の視線の関係性を分析し，人の予測特性と視線行動に関する知見を得たので報告する． Translation |
| Abstract(E) | A human predictive characteristic may affect the traffic accident factors such as prediction failure. In our latest research, we observed the area in front view where a human pays attention unconsciously while driving, using deep neural networks which reproduce human vision perception. In this paper, we analyzed the relation between the observed area and the eye movement of a person who is looking at front-view recordings. As a result, the hypothesis that large prediction errors attract stronger attention is validated by measuring the gaze of 14 participants. |
