[4Yin2-37] 高齢ドライバーの注意挙動からの Transformerエンコーダに基づく認知スコア予測
キーワード：深層学習、認知スコア、注意挙動、高齢運転者
2021年日本における交通事故の死者数は2636人で,統計開始以来最少を更新した.しかし少子高齢化により高齢者のドライバーが増加しており,高齢者が起こす事故の割合は増加している.本研究では高齢運転者の認知機能低下に伴う交通事故対策として,高齢運転者の注意挙動に基づく運転適性診断のための新たなモデルを提案する. 本モデルでは,映像からOpen Faceで検出した視線・頭部向きベクトル系列をLSTMに入力し,LSTMが出力する系列を等間隔で取り出し,Transformerエンコーダに入力する.そして,その出力ベクトル系列を注意重み付きで圧縮して,認知スコア予測,もしくは認知カテゴリ分類を行う.本モデルで使用するデータセットは教習所内で撮影された高齢者の運転映像と高齢者の認知スコアからなる.実験では,ネットワークパラメータの調整に加えて,運転適性を反映する認知指標を探るために認知スコア算出の重みを変更し有効な設定を求めた.認知カテゴリ分類にはアキュラシー,認知スコア予測には順位相関を評価指標として用いて,それら指標で本モデルの有効性を示す結果が得られた.
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