人の視覚をシミュレートする深層学習を用いた交通ヒヤリハット事象の要因分析
Analysis of Factors Causing Traffic Near-miss Events using Deep Neural Networks Trained to Simulate Human Vision
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- 文献番号
- 20224584
- 文献・情報種別
- 自動車技術会論文集
Vol.53 No.6
- 掲載ページ
- 1108-1113(Total 6 p)
- 発行年月
- 2022年 11月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
書誌事項
| カテゴリ | 研究論文 |
|---|---|
| カテゴリ（英） | ResearchPaper 翻訳 |
| 著者 | 1) 加藤 正隆, 2) 江村 恒一, 3) 渡辺 英治 |
| 著者（英） | 1) Masataka Kato, 2) Koichi Emura, 3) Eiji Watanabe |
| 勤務先 | 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) 自然科学研究機構 基礎生物学研究所 |
| 抄録 | 思い込みや動静不注視などの交通事故要因には，人の予測特性が作用していると考えられる．本稿では，人の視覚をシミュレートする深層学習モデルを用いて，実際の走行映像から人が認知したであろう映像を生成し，実際の映像と比較分析することで，交通ヒヤリハットに影響を及ぼし得る人の予測特性の知見を得たので報告する． |
| 抄録（英） | In this paper, in order to clarify the relationship between human prediction characteristics based on prediction coding theory and traffic near miss incidents, analysis for the front video of drive recorders recorded traffic near miss incidents was conducted using deep learning model which simulates human vision, and two hypotheses were proposed. Using the prediction error indicator based on the hypothesis, it was confirmed that 30 out of 60 near miss video can explained by the hypothesis. It was indicated that the change of the prediction error effects the attention of the unconscious and may lead the traffic near miss incidents. 翻訳 |
