論文の概要: Real-Time Driver Monitoring Systems through Modality and View Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09441v1
- Date: Mon, 17 Oct 2022 21:22:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 16:08:47.559577
- Title: Real-Time Driver Monitoring Systems through Modality and View Analysis
- Title（参考訳）: モダリティとビュー分析によるリアルタイムドライバモニタリングシステム
- Authors: Yiming Ma, Victor Sanchez, Soodeh Nikan, Devesh Upadhyay, Bhushan
Atote, Tanaya Guha
- Abstract要約: ドライバーの気晴らしが道路事故の主要な原因であることが知られている。
State-of-the-artメソッドはレイテンシを無視しながら精度を優先する。
本稿では,ビデオフレーム間の時間的関係を無視した時間効率な検出モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.18784311981388
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Driver distractions are known to be the dominant cause of road accidents.
While monitoring systems can detect non-driving-related activities and
facilitate reducing the risks, they must be accurate and efficient to be
applicable. Unfortunately, state-of-the-art methods prioritize accuracy while
ignoring latency because they leverage cross-view and multimodal videos in
which consecutive frames are highly similar. Thus, in this paper, we pursue
time-effective detection models by neglecting the temporal relation between
video frames and investigate the importance of each sensing modality in
detecting drives' activities. Experiments demonstrate that 1) our proposed
algorithms are real-time and can achieve similar performances (97.5\% AUC-PR)
with significantly reduced computation compared with video-based models; 2) the
top view with the infrared channel is more informative than any other single
modality. Furthermore, we enhance the DAD dataset by manually annotating its
test set to enable multiclassification. We also thoroughly analyze the
influence of visual sensor types and their placements on the prediction of each
class. The code and the new labels will be released.
- Abstract（参考訳）: 運転者の気晴らしは交通事故の主な原因として知られている。
監視システムは、非自動運転関連の活動を検出し、リスクを軽減することができるが、適用するには正確かつ効率的でなければならない。
残念なことに、最先端の手法は、連続するフレームが非常に類似したクロスビューおよびマルチモーダルビデオを活用するため、レイテンシを無視しながら精度を優先する。
そこで本研究では,映像フレーム間の時間的関係を無視し,ドライブの動作検出における各センシングモダリティの重要性を検討することにより,時間効率の高い検出モデルを求める。
実験が示すのは
1)提案アルゴリズムはリアルタイムであり,ビデオベースモデルと比較して計算量を大幅に削減した類似性能(97.5\% AUC-PR)を実現することができる。
2) 赤外チャネルを持つトップビューは他のどの単一のモダリティよりも情報的です。
さらに,テストセットを手動でアノテートすることで,DADデータセットを強化し,マルチクラス化を実現する。
また,視覚センサタイプとその配置が各クラスの予測に及ぼす影響を徹底的に解析した。
コードと新しいラベルがリリースされます。
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