論文の概要: The Multimodal Driver Monitoring Database: A Naturalistic Corpus to Study Driver Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04639v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 16:37:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:05:57.125151
• Title: The Multimodal Driver Monitoring Database: A Naturalistic Corpus to Study Driver Attention
• Title（参考訳）: multimodal driver monitoring database: a naturalistic corpus to study driver attention
• Authors: Sumit Jha, Mohamed F. Marzban, Tiancheng Hu, Mohamed H. Mahmoud, Naofal Al-Dhahir, Carlos Busso
• Abstract要約: スマートな車両は、人間の運転者の行動や行動を監視して、必要な時に警告や介入を行う必要がある。 深層学習とコンピュータビジョンの最近の進歩は、人間の行動や活動を監視する上で大きな約束を示しています。 運転関連タスクの予測に高性能を提供するモデルのトレーニングには、ドメイン内の膨大なデータが必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.94118128276982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A smart vehicle should be able to monitor the actions and behaviors of the human driver to provide critical warnings or intervene when necessary. Recent advancements in deep learning and computer vision have shown great promise in monitoring human behaviors and activities. While these algorithms work well in a controlled environment, naturalistic driving conditions add new challenges such as illumination variations, occlusions and extreme head poses. A vast amount of in-domain data is required to train models that provide high performance in predicting driving related tasks to effectively monitor driver actions and behaviors. Toward building the required infrastructure, this paper presents the multimodal driver monitoring (MDM) dataset, which was collected with 59 subjects that were recorded performing various tasks. We use the Fi- Cap device that continuously tracks the head movement of the driver using fiducial markers, providing frame-based annotations to train head pose algorithms in naturalistic driving conditions. We ask the driver to look at predetermined gaze locations to obtain accurate correlation between the driver's facial image and visual attention. We also collect data when the driver performs common secondary activities such as navigation using a smart phone and operating the in-car infotainment system. All of the driver's activities are recorded with high definition RGB cameras and time-of-flight depth camera. We also record the controller area network-bus (CAN-Bus), extracting important information. These high quality recordings serve as the ideal resource to train various efficient algorithms for monitoring the driver, providing further advancements in the field of in-vehicle safety systems.
• Abstract（参考訳）: スマートな車両は、人間の運転者の行動や行動を監視して、必要な時に警告や介入を行う必要がある。 ディープラーニングとコンピュータビジョンの最近の進歩は、人間の行動や活動を監視することに大きな期待を示している。 これらのアルゴリズムは制御された環境ではうまく機能するが、自然主義的な運転条件は照明のバリエーション、閉塞、極端な頭部ポーズなどの新しい課題をもたらす。 運転行動や振る舞いを効果的に監視するためには、運転に関連するタスクを予測する上で高いパフォーマンスを提供するモデルをトレーニングするために、膨大なドメイン内データが要求される。 本稿では,必要なインフラストラクチャの構築に向けて,59名の被験者で収集したマルチモーダルドライバモニタリング(mdm)データセットについて述べる。 我々は,fiducial markerを用いてドライバの頭部の動きを連続的に追跡するficapデバイスを用いて,自然な運転条件下で頭部ポーズアルゴリズムをトレーニングするためのフレームベースのアノテーションを提供する。 運転者の顔画像と視覚注意の正確な相関を得るため,運転者に所定の視線位置を見るように依頼する。 また,スマートフォンを用いたナビゲーションや車内インフォテインメントシステムの運用など,運転者が共通する二次動作を行う際にもデータを収集する。 ドライバーの活動はすべて高精細なRGBカメラと飛行時間深度カメラで記録される。 制御領域ネットワークバス(CAN-Bus)も記録し,重要な情報を抽出する。 これらの高品質記録は、運転者を監視するための様々な効率的なアルゴリズムを訓練するための理想的なリソースとなり、車内安全システムの分野でさらなる進歩をもたらす。

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