局所的特徴と大局的特徴の統合に基づく歩行者の視認性定量化

摘要

本稿では，運転時に見落としやすい情報のみをドライバに提示するシステムに着目し，歩行者の視認性を定量化する手法を提案する.近年，事故防止を目的とした多種多様な安全運転支援システムが開発されており，ドライバへ様々な情報提示が可能になってきている.しかしながら，ドライバへの過度の情報提示はドライバの注意力低下を招くおそれがあり，情報の適切な取捨選択技術が必要とされている.この問題の解決法の1つとして，ドライバが認識し掛、と予想される情報のみを提示する方法が考えられる.物体の認識しやすさはその物体の見え，すなわち視諷性と密接に関係している.そこで本研究では，ドライバの見落としによる事故が多いとされる歩行者を対象とし，検出した歩行者情報の取捨選択の基準として視認性を利用することを考える.本稿では，視覚探索のモデルを参考に性質の異なる2つの特徴量を統合することで視認性を定量化する手法を提案する.対比較に基づく被験者実験により，提案手法の視認性評価値は最大で97%の一致率を示した.%This paper proposes a method to quantify the visibility of pedestrians using in-vehicle camera. Since many driver assistance systems have been developed, various information can be presented to the drivers. If too much information is presented, their attention may decrease due to the limitation of processing ability of the driver. Therefore, mechanisms for providing appropriate information are needed. One of the solution to this problem is to present drivers only information that is difficult to recognize. And it is considered that the visibility is one of the most important factor for recognition. Therefore, we focus on estimating the visibility of pedestrians to avoid pedestrian-car accidents. In this paper, we calculate two different features based on a visual search model, then combine them to evaluate the visibility of pedestrians. And we evaluate the performance of the proposed method. The experimental result showed that the proposed method could obtain 97 percent at maximum in coincidence rate.