【24h】

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

机译:基于本地和全球特征的集成量化行人能见度

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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,ドライバが認識し難い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,すなわち視認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.
机译:在本文中,我们将重点放在仅向驾驶员提供在驾驶时容易被忽略的信息的系统,并提出一种量化行人能见度的方法。近年来,出于事故预防的目的,已经开发了各种各样的安全驾驶支持系统,并且已经可以向驾驶员呈现各种信息。然而,过多地向驾驶员呈现信息会降低驾驶员的注意力,并且需要适当的信息选择技术。该问题的一种可能的解决方案是仅呈现期望驾驶员难以识别的信息。对象的可识别性与对象的可见性密切相关。因此,在本研究中,我们考虑使用可见性作为选择检测到的行人信息的标准,该行人信息被认为是由于驾驶员疏忽而导致许多事故的行人。在本文中,我们提出了一种通过将具有不同属性的两个特征集成到视觉搜索模型中来量化可见性的方法。在基于对比较的主题实验中,该方法的可见度评估值显示最大一致性率为97%。

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