論文の概要: Detecting Driver Drowsiness as an Anomaly Using LSTM Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05269v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 14:25:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 13:25:25.147678
• Title: Detecting Driver Drowsiness as an Anomaly Using LSTM Autoencoders
• Title（参考訳）: LSTMオートエンコーダを用いたドライバの動作異常検出
• Authors: G\"ulin T\"ufekci, Alper Kayaba\c{s}i, Erdem Akag\"und\"uz, \.Ilkay Ulusoy
• Abstract要約: LSTMオートエンコーダをベースとしたアーキテクチャは,ResNet-34を特徴抽出器として使用する。 提案モデルでは,曲線下0.8740領域の検出率を実現し,特定のシナリオにおいて大幅な改善が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, an LSTM autoencoder-based architecture is utilized for drowsiness detection with ResNet-34 as feature extractor. The problem is considered as anomaly detection for a single subject; therefore, only the normal driving representations are learned and it is expected that drowsiness representations, yielding higher reconstruction losses, are to be distinguished according to the knowledge of the network. In our study, the confidence levels of normal and anomaly clips are investigated through the methodology of label assignment such that training performance of LSTM autoencoder and interpretation of anomalies encountered during testing are analyzed under varying confidence rates. Our method is experimented on NTHU-DDD and benchmarked with a state-of-the-art anomaly detection method for driver drowsiness. Results show that the proposed model achieves detection rate of 0.8740 area under curve (AUC) and is able to provide significant improvements on certain scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LSTMオートエンコーダをベースとしたアーキテクチャを用いて,ResNet-34を特徴抽出器として使用する。 この問題は, 単科目における異常検出と見なされるため, 通常の運転表現のみを学習し, ネットワークの知識により, より高い再設計損失を生じる居住表現を区別することが期待される。 本研究は, lstmオートエンコーダの訓練性能とテスト中に発生する異常の解釈を, 異なる信頼性率で解析するラベル割り当て手法を用いて, 正常クリップと異常クリップの信頼性レベルを調査した。 本手法はNTHU-DDD上で実験を行い,運転者の眠気に対する最先端の異常検出手法を用いてベンチマークを行った。 その結果,曲線下0.8740領域の検出率(AUC)が得られ,特定のシナリオにおいて大幅な改善が期待できることがわかった。

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