論文の概要: Car-Driver Drowsiness Assessment through 1D Temporal Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02415v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 10:59:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 01:38:14.692252
• Title: Car-Driver Drowsiness Assessment through 1D Temporal Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 1次元畳み込みネットワークによるカードライバーの眠気評価
• Authors: Francesco Rundo, Concetto Spampinato, Michael Rundo
• Abstract要約: 近年,運転支援システムの科学的進歩は,運転の安全性を高める上で重要な役割を担っている。 最近の報告では、眠気や注意不足による事故の増加が確認されている。 この統合システムにより、運転者の眠気のほぼリアルタイムな分類が可能となり、精度は約96%となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.455416595124159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, the scientific progress of Advanced Driver Assistance System solutions (ADAS) has played a key role in enhancing the overall safety of driving. ADAS technology enables active control of vehicles to prevent potentially risky situations. An important aspect that researchers have focused on is the analysis of the driver attention level, as recent reports confirmed a rising number of accidents caused by drowsiness or lack of attentiveness. To address this issue, various studies have suggested monitoring the driver physiological state, as there exists a well-established connection between the Autonomic Nervous System (ANS) and the level of attention. For our study, we designed an innovative bio-sensor comprising near-infrared LED emitters and photo-detectors, specifically a Silicon PhotoMultiplier device. This allowed us to assess the driver physiological status by analyzing the associated PhotoPlethysmography (PPG) signal.Furthermore, we developed an embedded time-domain hyper-filtering technique in conjunction with a 1D Temporal Convolutional architecture that embdes a progressive dilation setup. This integrated system enables near real-time classification of driver drowsiness, yielding remarkable accuracy levels of approximately 96%.
• Abstract（参考訳）: 近年,advanced driver assistance system solutions (adas) の科学的進歩が運転の安全性向上に重要な役割を果たしている。 ADAS技術は、車両のアクティブな制御を可能にし、潜在的に危険な状況を防ぐ。 研究者が注力してきた重要な側面は、運転者の注意度の分析であり、最近の報告では、眠気や注意力の欠如による事故の増加が確認されている。 この問題に対処するため、様々な研究により、自律神経系(ANS)と注意レベルとの間に確立されたつながりが存在するため、運転者の生理状態のモニタリングが提案されている。 本研究では、近赤外LEDエミッタと光検出器からなる革新的なバイオセンサー、特にシリコンフォトマルチプライヤデバイスを設計した。 これにより、関連する光Plethysmography(PPG)信号を分析して運転者の生理的状態を評価することができ、さらに、進行性拡張機構を具現化した1次元時間領域ハイパーフィルタ技術を開発した。 この統合システムにより、運転者の眠気のほぼリアルタイムな分類が可能となり、精度は約96%となる。

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