2023.06.01
本研究では、ドライビング映像から道路シーンの潜在的リスクを推定する手法を提案し、その推定結果と人間のリスク認知との関係について検討する。本手法では、フレーム予測手法を用い、フレーム予測の精度が低下するシーンをリスクの高いシーンとして定義する。また、カラー画像から推定したシーンの深度情報も利用し、その深度予測誤差を別のリスク指標として用いる。提案するリスク指標と人間のリスク認知との関係を、被験者実験によって評価した。
研究成果
- "Road Scene Risk Estimation using Driving Video", Masafumi Kishimoto, Masaaki Iiyama, 25th International Conference on Human-Computer Interaction (HCII2023), Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS,volume 14023), pp 397–406, 2023-07. DOI: 10.1007/978-3-031-35939-2_29 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-35939-2_29
- 飯山研究室M2の岸本君との共著です。