論文の概要: Dataset for Analyzing Various Gaze Zones and Distracted Behaviors of a Driver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08096v1
• Date: Sun, 17 Apr 2022 22:31:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 00:59:19.372034
• Title: Dataset for Analyzing Various Gaze Zones and Distracted Behaviors of a Driver
• Title（参考訳）: ドライバの様々な視線領域と気晴らし行動を分析するデータセット
• Authors: Mohammed Shaiqur Rahman, Archana Venkatachalapathy, Anuj Sharma, Jiyang Wang, Senem Velipasalar Gursoy, David Anastasiu, Shuo Wang
• Abstract要約: 本稿では、ドライバーの様々な注意をそらした行動と異なる視線ゾーンを検出し、分析するための機械学習モデルのためのデータセットを提案する。 3台の車載カメラをダッシュボード、リアビューミラー付近、右上ウィンドウコーナーの3箇所に配置し、静止車内でデータを収集した。 データセットは2つのアクティビティタイプを含む: 中断されたアクティビティと、各参加者の視線ゾーンと、各アクティビティタイプは、外観ブロックなしで、帽子やサングラスをかけたような外観ブロックを備えた2つのセットを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.77855593538717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article presents a synthetic dataset for machine learning models to detect and analyze drivers' various distracted behavior and different gaze zones. We collected the data in a stationary vehicle using three in-vehicle cameras positioned at locations: on the dashboard, near the rearview mirror, and on the top right-side window corner. The dataset contains two activity types: distracted activities, and gaze zones for each participant and each activity type has two sets: without appearance blocks and with appearance blocks such as wearing a hat or sunglasses. The order and duration of each activity for each participant are random. In addition, the dataset contains manual annotations for each activity, having its start and end time annotated. Researchers could use this dataset to evaluate the performance of machine learning algorithms for the classification of various distracting activities and gaze zones of drivers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,運転者の気を散らす行動や視線ゾーンを検出・解析する機械学習モデルのための合成データセットを提案する。 3台の車載カメラをダッシュボード、リアビューミラー付近、右上ウィンドウコーナーの3箇所に配置し、静止車内でデータを収集した。 データセットは2つのアクティビティタイプを含む: 中断されたアクティビティと、各参加者の視線ゾーンと、各アクティビティタイプは、外観ブロックなしで、帽子やサングラスをかけたような外観ブロックを備えた2つのセットを持つ。 各参加者に対する各アクティビティの順序と持続時間はランダムである。 さらにデータセットには、各アクティビティに対する手動アノテーションが含まれており、開始時と終了時をアノテートしている。 研究者はこのデータセットを使って、ドライバーの様々な注意をそらすアクティビティと視線ゾーンを分類するための機械学習アルゴリズムのパフォーマンスを評価することができた。

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