論文の概要: Robust Two-Stream Multi-Feature Network for Driver Drowsiness Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06235v1
- Date: Tue, 13 Oct 2020 08:49:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 23:56:13.584957
- Title: Robust Two-Stream Multi-Feature Network for Driver Drowsiness Detection
- Title（参考訳）: ドライバの眠気検出のためのロバストな2ストリーム多機能ネットワーク
- Authors: Qi Shen, Shengjie Zhao, Rongqing Zhang, Bin Zhang
- Abstract要約: NTHU-DDD(Nation Tsing Hua University Driver Drowsiness Detection)による眠気検知システムの訓練と評価
94.46%の精度が得られ、既存の疲労検出モデルよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.474150429342153
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Drowsiness driving is a major cause of traffic accidents and thus numerous
previous researches have focused on driver drowsiness detection. Many drive
relevant factors have been taken into consideration for fatigue detection and
can lead to high precision, but there are still several serious constraints,
such as most existing models are environmentally susceptible. In this paper,
fatigue detection is considered as temporal action detection problem instead of
image classification. The proposed detection system can be divided into four
parts: (1) Localize the key patches of the detected driver picture which are
critical for fatigue detection and calculate the corresponding optical flow.
(2) Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) is used in our
system to reduce the impact of different light conditions. (3) Three individual
two-stream networks combined with attention mechanism are designed for each
feature to extract temporal information. (4) The outputs of the three
sub-networks will be concatenated and sent to the fully-connected network,
which judges the status of the driver. The drowsiness detection system is
trained and evaluated on the famous Nation Tsing Hua University Driver
Drowsiness Detection (NTHU-DDD) dataset and we obtain an accuracy of 94.46%,
which outperforms most existing fatigue detection models.
- Abstract（参考訳）: 眠気運転は交通事故の主な原因であり,運転者の眠気検出に焦点を絞った研究が数多く行われている。
疲労検出には多くの要因が考慮されており、高精度化につながる可能性があるが、既存のモデルの多くが環境に影響を受けやすいなど、いくつかの深刻な制約がある。
本稿では,画像分類に代えて,疲労検出を時間的動作検出問題と見なす。
提案する検出システムは,(1)疲労検出に不可欠な検出されたドライバ画像のキーパッチを局所化し,対応する光フローを計算する4つの部分に分けられる。
2) コントラスト制限型適応ヒストグラム等化(clahe)は, 異なる光条件の影響を低減するために用いられる。
3)3つの個別2ストリームネットワークとアテンション機構を組み合わせることで,時間的情報抽出を行う。
(4)3つのサブネットワークの出力は連結され、完全接続されたネットワークに送信され、ドライバの状態が判断される。
有名な国tsing hua university driver drowsiness detection (nthu-ddd) データセット上でdrowsiness detection systemを訓練し、評価し、94.46%の精度を得た。
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