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【24h】

シートからの座面圧力変化に基づくドライバの居眠り運転検知

机译:基于座椅的座椅压力变化的驾驶员打zing睡驾驶检测

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摘要

居眠り運転は重大な交通事故を招く一要因である。居眠り運転を検知する研究では、車載カメラからの顔画像情報を用いるものや心拍変動量や呼吸変動量などドライバの生体情報を用いるものが挙げられる。しかし、いずれもデータ取得を行う際にドライバの着用物に影響を受けやすいなど計測方法に課題を残す。そこで本研究では、データ取得の際にドライバの着用物などに依存しないシートからの座面圧力変化に基づく居眠り検知手法を提案する。ドライビングシミュレータを用いての居眠り運転模擬実験で得られたデータを元に、居眠りとの関連性があると考えられる座面圧力変化からの特徴量を用いて、2段階での居眠りレベル識別を行ったところシート単体で8割程度の正解率を得た。%In the recent years, the development of safety system technologies have contributed to reduce deaths from traffic accidents. The majority of traffic accidents are caused by driver's drowsiness. In the previous study, detection of drowsiness level based on physiological signals or facial features from driver monitoring camera have been suggested. However, these method have problem when data is measured, it is influence from driver's clothes and glasses. This study therefore proposed the detection of driver's drowsiness level by measuring signals with pressure sensor on the seat. The advantage of this sensor is unaffected when data is measured. Through the performance validation of proposal method during the experiments using the driving simulator, we obtained high accuracy for detection of drowsiness level. The accuracy is over 80%, this result can indicated our proposal method was useful.
机译:打zing睡是导致严重交通事故的因素之一。在检测昏昏欲睡的驾驶的研究中,有一种使用来自车载相机的面部图像信息,另一种使用诸如心跳波动量和呼吸波动量等驾驶员的生物特征信息。但是,它们都在测量方法上存在问题,例如在获取数据时容易受到驾驶员的磨损的影响。因此,在这项研究中,我们提出了一种基于睡意的座椅睡意检测方法,该方法在获取数据时不依赖于驾驶员的磨损,而来自座椅的座椅表面压力变化。基于在使用驾驶模拟器进行的睡意驾驶模拟实验中获得的数据,可以通过使用被认为与睡意有关的座椅压力变化中的特征量,将睡意等级分为两个阶段。结果,仅该片材的正确回答率约为80%。近年来,安全系统技术的发展为减少交通事故造成的死亡做出了贡献,大多数交通事故是由驾驶员的睡意引起的。在先前的研究中,基于驾驶员的生理信号或面部特征来检测睡意程度虽然建议使用监控摄像头,但是这些方法在测量数据时存在问题,受驾驶员的衣服和眼镜的影响,因此本研究提出了通过在座椅上使用压力传感器测量信号来检测驾驶员的睡意程度的方法。测量数据时传感器不受影响。通过驾驶模拟器在实验过程中对提议方法的性能验证,我们获得了睡意水平检测的高精度,准确率超过80%,表明该提议方法是有用的。

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