ビデオ、生体、行動データを用いたマルチモーダル眠気データセット

科学分野:

• マルチモーダルドライバー監視
• 生体信号分析
• 車両におけるヒューマンコンピュータインタラクション

背景:

• ドライバーの眠気は、事故につながる主要な安全上の懸念事項です。
• 既存のデータセットは、マルチモーダル統合や連続状態監視が不足していることがよくあります。
• 正確な検出には、包括的な生理学的および行動データが必要です。

研究 の 目的:

• ドライバーの眠気検出のための、包括的で公開されているマルチモーダルデータセットを導入すること。
• 眠気に関連する連続的な生理学的および行動的変化を捉えること。
• 高度な運転支援システムと道路安全の研究を促進すること。

主な方法:

• 19人の被験者から1400分間にわたってマルチモーダルデータを収集しました。
• 3D顔ビデオ、赤外線、姿勢、心拍数、皮膚電気活動、血中酸素、皮膚温度、加速度計、グリップ、テレメトリデータが含まれていました。
• 連続的な眠気の自己報告のためにカロリンスカ睡眠尺度（KSS）を使用しました。

主要な成果:

• データセットは、被験者あたり連続40分間のセッションを特徴とし、合計1400分です。
• 覚醒状態と眠気状態間の段階的な遷移を捉え、離散的なラベルだけでなく、段階的な遷移を捉えました。
• 顔の表情、姿勢、生理学的指標を含む多様な信号を統合しました。

結論:

• 提示されたデータセットは、堅牢なドライバーの眠気検出システムを開発するための貴重なリソースを提供します。
• 連続監視とマルチモーダル統合は、ドライバーの状態のより現実的な表現を提供します。
• このデータセットは、リアルタイムのドライバーの安全性と自動運転技術の研究を前進させるでしょう。