論文の概要: What Can Eye Gaze Teach Us About Real-World Cycling? Insights From the Oxford RobotCycle Project
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04989v1
- Date: Wed, 03 Jun 2026 15:11:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.847973
- Title: What Can Eye Gaze Teach Us About Real-World Cycling? Insights From the Oxford RobotCycle Project
- Title(参考訳): 現実世界のサイクリングを視線で学べる?オックスフォードのロボットサイクルプロジェクト
- Abstract要約: 本稿では,英国オックスフォード市におけるサイクリングの安全性について考察する。
異なる環境やイベント下での知覚の違いに関する洞察を生み出すために、ウェアラブルアイトラッキングメガネの能力を探求する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.898596405182337
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although much is known about the physical danger of cycling situations, less is understood about the perceived danger of cycling. Furthermore, perception of danger may be filtered at a subconscious level and therefore difficult for one to self-report. To this end, these subconscious perceptions can be revealed through physiological metrics such as eye gaze. This paper explores the perceived safety of cycling in Oxford, United Kingdom and explores the ability of wearable eye tracking glasses to produce insights about the differences in perception under different environments and events. This paper finds that eye gaze patterns change between using bike lanes, car lanes and shared bus lanes, representing different cognitive challenges of each lane type. This paper presents that different intersections have significantly different eye gaze patterns which may have implications for cyclist stress. Finally, eye gaze patterns differ in the presence of events such as passes and pedestrians in the road compared to when cycling with no events. This paper draws conclusions on the benefits and limitations of using wearable eye trackers to estimate stress and cyclist workload.
- Abstract(参考訳): サイクリングの物理的危険性については多くが知られているが、サイクリングの危険性についてはあまり理解されていない。
さらに、危険に対する認識は、意識以下のレベルでフィルタリングされる可能性があるため、自己申告が困難である。
この目的のために、これらの潜在意識の知覚は、視線などの生理的指標を通して明らかにすることができる。
本報告では,英国オックスフォード市におけるサイクリングの安全性について検討し,異なる環境やイベント下での知覚の差異に関する洞察を得るためのウェアラブルアイトラッキングメガネの能力について考察する。
本稿では,自転車車線,車線,バス車線間の視線パターンが変化し,各車線タイプの異なる認知的課題を示す。
本論文は, 異なる交差点は, サイクリストのストレスに影響を及ぼす可能性のある, 眼球パターンが著しく異なることを示唆する。
最後に、道路内の通行人や歩行者などのイベントは、イベントのないサイクリングの場合とでは、視線パターンが異なる。
本稿では、ウェアラブルアイトラッカーを用いてストレスや自転車の作業負荷を見積もることの利点と限界について結論を導いた。
関連論文リスト
- Examining the Associations between Visual and Non-Visual Elements and Cyclists' Route Choices for Various Trip Purposes [1.3108652488669734]
本研究は, サイクリング旅行の始点と終点の非視覚的要因を解析し, 最短経路と終点との相違点について検討した。
その結果,緑化や運動量の低下など,アクティブな乗馬選択に影響を与える時間的特性が明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-17T10:21:01Z) - Learning to See Like Humans: Gaze-Aligned Cycling Safety Prediction [10.075139719791684]
Eye-Tracking-Guided Perceived Cycling Safetyフレームワークは、視線データを視覚変換器に基づくペア学習パイプラインに統合する。
実験により、視線誘導モデルでは、最先端のアプローチと同等のランク付け性能が得られることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-21T16:01:28Z) - Which cycling environment appears safer? Learning cycling safety perceptions from pairwise image comparisons [2.3900828891729784]
都市がより持続可能な交通手段に移行するためには、循環が不可欠だ。しかし、安全上の懸念は、個人が循環する上で重要な抑止力として残されている。
本研究では, 個人がサイクリングリスクをどう認識するかを把握し, 理解する問題に取り組む。
我々は,現実のイメージのペア比較にアプローチを基づき,回答者に2組の道路環境を提示する。
サイクリングにとって、より安全なものを選ぶように求めます。
収集したデータを用いて、個人の反応から学習し、画像から直接好みを学習するマルチロスフレームワークを用いて、シアム・畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T03:56:40Z) - Monocular Lane Detection Based on Deep Learning: A Survey [51.19079381823076]
車線検出は自律運転認識システムにおいて重要な役割を果たす。
ディープラーニングアルゴリズムが普及するにつれて、それらに基づく単眼車線検出法は優れた性能を示した。
本稿では, 成熟度の高い2次元車線検出手法と開発途上国の3次元車線検出技術の両方を網羅して, 既存手法の概要を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T12:09:43Z) - Discovering Cyclists' Visual Preferences Through Shared Bike Trajectories and Street View Images Using Inverse Reinforcement Learning [2.678595263943329]
本稿では,サイクリストの複雑な視覚的嗜好の定量化と解釈を目的とした新しい枠組みを提案する。
我々は,サイクリング報酬関数の効率的な推定にMDDIRLモデルを適用した。
サイクリストはルート決定を行う際に、特定の道路視覚要素に注目する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T00:54:48Z) - Periocular biometrics: databases, algorithms and directions [69.35569554213679]
近視バイオメトリックスは、制御されていない条件下での虹彩や顔のシステムの性能に関する懸念から、独立したモダリティとして確立されている。
本稿では, 近視バイオメトリックス研究における最先端技術について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-26T11:14:36Z) - Scoring Cycling Environments Perceived Safety using Pairwise Image
Comparisons [0.9299655616863538]
本研究では,自転車の安全に対する認識を解析し,理解するための新しいアプローチを提案する。
繰り返し、回答者に2つの道路環境を示し、サイクリングにとってより安全なものを選ぶよう依頼する。
我々は,自転車の環境をペア比較から評価し,安全あるいは安全でないと認識された自転車の環境を分類する手法をいくつか比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T10:31:45Z) - OpenLane-V2: A Topology Reasoning Benchmark for Unified 3D HD Mapping [84.65114565766596]
交通シーン構造を考慮したトポロジ推論のための最初のデータセットであるOpenLane-V2を提案する。
OpenLane-V2は2000のアノテートされた道路シーンで構成され、交通要素と車線との関係を記述している。
様々な最先端手法を評価し,OpenLane-V2の定量的,定性的な結果を示し,交通現場におけるトポロジ推論の今後の道筋を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T16:31:22Z) - Bent & Broken Bicycles: Leveraging synthetic data for damaged object
re-identification [59.80753896200009]
変形や欠落による視覚的外観の変化と微妙なクラス内変化を区別することを目的とした,損傷対象の再識別の新たな課題を提案する。
我々は、コンピュータ生成画像のパワーを活用して、半自動で、損傷前後に同じ自転車の高品質な合成画像を作成する。
このタスクのベースラインとして,マルチタスクでトランスフォーマーをベースとしたディープネットワークであるTransReI3Dを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T20:23:58Z) - Bike Frames: Understanding the Implicit Portrayal of Cyclists in the News [6.444554876453554]
報道機関のイデオロギーと報告スタイルは、しばしばサイクリングに対する大衆の認識に影響を及ぼす。
本稿では,ニュース見出し中のサイクリストの知覚を検知する手法を開発する。
BikeFrame Chain-of-Codeフレームワークを導入し、サイクリストの知覚を予測し、事故に関連する見出しを特定し、欠陥を判定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-15T20:22:03Z) - Periocular Biometrics: A Modality for Unconstrained Scenarios [66.93179447621188]
眼球周囲のバイオメトリックスには、眼窩を囲む顔の外部から見える領域が含まれる。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、コントロールされた設定でも目に見える唯一の顔領域であり、その重要性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-28T12:08:27Z) - Modelling and Detection of Driver's Fatigue using Ontology [60.090278944561184]
道路事故は世界8大死因である。
様々な要因がドライバーの疲労の原因となっている。
ドライバの疲労検出に関するオントロジー知識とルールをインテリジェントシステムに統合する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-31T08:42:28Z) - Drivers' attention detection: a systematic literature review [62.997667081978825]
多くの要因が運転中の注意散らしに寄与しうるが、それは物体や事象が生理的状態、つまり眠気や疲労に結びつくためであり、運転者が注意をそらすことができないからである。
技術進歩により、現実の状況における注意を検知する多くのソリューションの開発と応用が可能となった。
本研究は,車輪の運転者の注意を検知するための方法と基準について,システマティック文献レビュー(Systematic Literature Review)を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-06T11:36:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。