極端なイベントの時間的分析による脳の機能的結合性の新しい測定

New measures of brain functional connectivity by temporal analysis of extreme events
Djalel-Eddine Meskaldji, Stephan Morgenthaler, Dimitri Van De Ville 2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2015, pp.26-29

機能的結合の研究は,脳の構造と機能の理解への助けとなる.2 つの脳領域間の機能的結合を測定する一般的な 方法論は,対応する平均時間経過間の相関を推定することだ.通常,これらの相関は,ピアソンの相関係数また はノンパラメトリックであるスピアマンの順位相関を用いて計算される.ただし,これら2 つの測定値は,脳の さまざまな領域での自発的な活動について抽出したい情報を完全には反映していない.この論文では,時間経過 の活性化部分を極端なイベントとしてモデリングし,これらのイベント間の同時活性化を測定することにより,2 つの領域間の機能的結合を推定することを提案する.機能的結合の新しい測定値には,これまでの機能的結合の 測定値(例えば,ピアソンやスピアマンの相関)を使用すると失われる共通の活性化に関する重要な情報が含ま れることを示す.

事故防止のためのドライバ嗜眠状態のリアルタイム緊急自動車駐車システム

Real time emergency auto parking system in driver lethargic state for accident preventing
Mohammed Hayyan Alsibai, Syafiq Fauzi Kamarulzaman, Hossam Adden Alfarra and Yasir Hashim Naif MATEC
Web Conf. Volume 90, 01034, 2017
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本稿では,運転者の眠気や嗜眠状態を検知する視覚センサを用いた安全運転・事故防止システムについて述べる.危険な状況に陥った場合,システムはドライバに通知する.また、ドライバが安全運転を行うことができない場合には,緊急駐車システムを作動させる.このシステムは2つの段階からなる.まず,スマートフォンやタブレットコンピュータを処理装置として使用する眠気検出段階がある.第2段階は,マイクロコントローラユニット(MCU)を使用する車両緊急駐車制御システムである.MCUは,アラームシステム,ハザードランプ,および車両制御インタフェースに接続されている.実験結果では現実的なリアルタイム応答を示した.眠気検出平均処理時間は約480ms /フレームであった.警報システムは500ミリ秒以内に完全に応答していた.シミュレーション結果は,自動駐車システムの開発された計画の実効性をリアルタイムで示していた.眠気検出から完全駐車までの平均時間は,車両が100km/h の速度で動いている場合、約15秒であった.

自動運転における制御移行のための注意散漫、眠気および認知負荷の目に基づいた運転者状態モニタ

Eye-based driver state monitor of distraction, drowsiness, and cognitive load for transitions of control in automated driving
Christopher Cabrall, Nico Janssen, Joel Goncalves, Alberto Morando, Matthew Sassman, Joost de Winter Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2016 IEEE International Conference on, pp.1981-1982, 2016
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将来の自動運転車両には,複数のモードと操作レベルが含まれている可能性が高いため,ドライバと機械の間 のさまざまな制御の移行(ToC)が必要とされる.従来の起動デバイス(例:ノブ,スイッチ,ボタンおよびタッ チスクリーン)は,他のシステム設定操作によって混乱させられ、システム稼働時に不適切な影響を受けやすい。 非侵襲的な視線追跡方法は、ドライバの状態(例:気晴らし,眠気および認知過負荷)から手動から自動運転に 切り替え、自動運転から手動運転移行時のドライバの準備状態の確認として役立てることができる。このシンプ ルなシステムをデモンストレーション・ペーパーの範囲内で、統合されたドライバ・ステート・モニターを概説す る.視線位置,視線の変動性,眼瞼の開口部および運転環境からの外部環境の複雑さを組み合わせて,自動運転 への移行を容易にする.ドライバフェーシングカメラと前方カメラの両方がますます普及し,さまざまな自動運 転車両において法的に義務付けられるため,我々の統合システムは,人間とコンピューターの相互作用と運転の 安全性を改善するための関連する将来の研究開発に役立つ.