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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

Analysis of Driver’s Predictive Characteristics using Eye Tracking and a Deep Learning Model that Mimics Human Vision

提供方法: 他サイトにて提供・販売; 入手方法の確認はこちら

文献番号: 20234217

文献・情報種別: 自動車技術会論文集

Vol.54 No.3

掲載ページ: 628-634(Total 7 p)

発行年月: 2023年 5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	論文
カテゴリ（英）	Paper 翻訳
著者	1) 關嵩覚, 2) 雨宮瑞希, 3) 加藤正隆, 4) 江村恒一, 5) 渡辺英治
著者（英）	1) Takaaki Seki, 2) Mizuki Amamiya, 3) Masataka Kato, 4) Koichi Emura, 5) 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) 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
抄録	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．
抄録（英）	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. 翻訳

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