JP6930765B2 - V2v連結によって人の状態認識を活用して検出された運転者の異常状態を警告するための方法及び装置{method and device for alerting abnormal driver situation detected by using humans’ status recognition via v2v connection} - Google Patents
V2v連結によって人の状態認識を活用して検出された運転者の異常状態を警告するための方法及び装置{method and device for alerting abnormal driver situation detected by using humans’ status recognition via v2v connection} Download PDFInfo
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Description
本発明の一態様によれば、ディープラーニングに基づいて特定車両の特定運転者の居眠り状態及び異常状態を検出して警告する方法において、(a)前記特定車両の室内の少なくとも一つの室内イメージが取得されると、運転者状態検出装置が、(i)前記室内イメージを居眠り検出ネットワークに入力して、前記居眠り検出ネットワークをもって、前記室内イメージから前記特定運転者の少なくとも一つの顔部分を検出し、前記顔部分から前記特定運転者の少なくとも一つの目の部分を検出し、前記特定運転者の少なくとも一つの目の瞬き状態を検出するようにすることにより、前記特定運転者の前記居眠り状態を判断するようにするプロセス、及び(ii)前記室内イメージをポーズマッチングネットワークに入力して、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記室内イメージから前記特定運転者のボディに対応する一つ以上のボディキーポイント(body keypoint)を検出するようにし、前記ボディキーポイントが予め設定された走行ポーズのうちの一つとマッチングするかを判断するようにすることにより、前記特定運転者の前記異常状態を判断するようにするプロセスのうちの少なくとも一部を遂行する段階;及び(b)前記居眠り検出ネットワークから出力された前記特定運転者の前記居眠り状態及び前記ポーズマッチングネットワークから出力された前記特定運転者の前記異常状態のうちの少なくとも一部を参照にして、前記特定運転者が危険状態であると判断されると、前記運転者状態検出装置は、V2V(vehicle−to−vehicle)通信によって、前記特定運転者の前記危険状態に対する情報を一つ以上の周辺車両に伝送して前記周辺車両の一つ以上の周辺運転者をもって、前記特定運転者の前記危険状態を認識するようにするプロセスを遂行する段階;を含むことを特徴とする方法が開示される。
一実施例として、前記プロセッサは、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記特徴抽出器の少なくとも一つのコンボリューションレイヤによって、前記室内イメージに少なくとも一つのコンボリューション演算を適用することで、前記特徴テンソルを生成するようにすることを特徴とする。
Claims (14)
- ディープラーニングに基づいて特定車両の特定運転者の居眠り状態及び異常状態を検出して警告する方法において、
(a)前記特定車両の室内の少なくとも一つの室内イメージが取得されると、運転者状態検出装置が、(i)前記室内イメージを居眠り検出ネットワークに入力して、前記居眠り検出ネットワークをもって、前記室内イメージから前記特定運転者の少なくとも一つの顔部分を検出し、前記顔部分から前記特定運転者の少なくとも一つの目の部分を検出し、前記特定運転者の少なくとも一つの目の瞬き状態を検出するようにすることにより、前記特定運転者の前記居眠り状態を判断するようにするプロセス、及び(ii)前記室内イメージをポーズマッチングネットワークに入力して、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記室内イメージから前記特定運転者のボディに対応する一つ以上のボディキーポイント(body keypoint)を検出するようにし、前記ボディキーポイントが予め設定された走行ポーズのうちの一つとマッチングするかを判断するようにすることにより、前記特定運転者の前記異常状態を判断するようにするプロセスのうちの少なくとも一部を遂行する段階;及び
(b)前記居眠り検出ネットワークから出力された前記特定運転者の前記居眠り状態及び前記ポーズマッチングネットワークから出力された前記特定運転者の前記異常状態のうちの少なくとも一部を参照にして、前記特定運転者が危険状態であると判断されると、前記運転者状態検出装置は、V2V(vehicle−to−vehicle)通信によって、前記特定運転者の前記危険状態に対する情報を一つ以上の周辺車両に伝送して前記周辺車両の一つ以上の周辺運転者をもって、前記特定運転者の前記危険状態を認識するようにするプロセスを遂行する段階;を含み、
前記(a)段階で、
前記運転者状態検出装置は、前記居眠り検出ネットワークをもって、(i)(i−1)顔検出器のコンボリューション(convolution)レイヤによって少なくとも一つのコンボリューション演算を前記室内イメージに適用して少なくとも一つの特徴マップを生成し、(i−2)前記顔検出器のRPN(Region Proposal Network)によって前記特徴マップ上の一つ以上の物体に対応する一つ以上のプロポーザルボックスを生成し、(i−3)前記顔検出器のプーリングレイヤによって前記特徴マップ上の前記プロポーザルボックスに対応する一つ以上の領域に少なくとも一つのプーリング演算を適用して少なくとも一つの特徴ベクトルを生成し、(i−4)前記顔検出器のFC(fully connected)レイヤによって前記特徴ベクトルに少なくとも一つのFC演算を適用して少なくとも一つのFC出力値を生成し、(i−5)前記FCレイヤの前記FC出力値に少なくとも一つの分類演算及び少なくとも一つのリグレッション演算を適用して、それぞれの前記物体に対するクラス情報及びリグレッション情報を出力した後、前記顔検出器の分類レイヤ及びリグレッションレイヤによって前記室内イメージ上の前記特定運転者の前記顔部分を検出するようにし、前記物体それぞれは、前記プロポーザルボックスそれぞれに対応し、(ii)目検出器によって前記顔部分を少なくとも一つのMCT(Modified Census Transform)イメージに変換し、前記顔部分の明るさと局部部分の明るさの平均との間の差が前記MCTイメージにエンコードされ、エイダブースト(Adaboost)アルゴリズムを利用して前記MCTイメージから取得された目検出用特徴データから前記特定運転者の前記目の部分を検出し、前記目の開閉状態を参照して前記目の部分の前記目の瞬き状態を検出するようにし、
前記(a)段階で、
前記運転者状態検出装置は、前記ポーズマッチングネットワークをもって、(i)特徴抽出器によって前記室内イメージから一つ以上の特徴を抽出して生成された一つ以上の特徴テンソル(tensor)を生成し、(ii)キーポイントヒートマップ(keypoint heatmap)及びパートアフィニティフィールド(part affinity field)抽出器によって前記特徴テンソルそれぞれに対応する一つ以上のキーポイントヒートマップ及び一つ以上のパートアフィニティフィールドを生成し、(iii)前記キーポイントヒートマップそれぞれにおける一つ以上のキーポイントを抽出し、前記パートアフィニティフィールドそれぞれを参照にして前記抽出されたキーポイントをグルーピング(grouping)することにより、キーポイントグルーピングレイヤによって、前記室内イメージに位置する前記特定運転者に対応する前記ボディキーポイントを生成するようにする
ことを特徴とする方法。 - 前記運転者状態検出装置は、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記特徴抽出器の少なくとも一つのコンボリューションレイヤによって、前記室内イメージに少なくとも一つのコンボリューション演算を適用することで、前記特徴テンソルを生成するようにする請求項1に記載の方法。
- 前記運転者状態検出装置は、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記キーポイントヒートマップ及びパートアフィニティフィールド抽出器のフルコンボリューションネットワークまたは少なくとも一つの1x1コンボリューションレイヤによって、前記特徴テンソルに少なくとも一つのフルコンボリューション演算または少なくとも一つの1x1コンボリューション演算を適用することにより、前記特徴テンソルそれぞれに対応する前記キーポイントヒートマップ及び前記パートアフィニティフィールドを生成するようにする請求項1に記載の方法。
- 前記運転者状態検出装置は、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記キーポイントグルーピングレイヤによって、前記キーポイントヒートマップそれぞれの最も高い地点それぞれを前記キーポイントヒートマップそれぞれに対応する前記キーポイントそれぞれとして抽出するようにする請求項1に記載の方法。
- 前記運転者状態検出装置は、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記キーポイントグルーピングレイヤによって、前記パートアフィニティフィールドを参照にして、前記抽出されたキーポイントの各ペアのうちの、互いにつながる確率の最も高い各ペアそれぞれをつなげることで、前記抽出されたキーポイントをグルーピングするようにする請求項4に記載の方法。
- 前記(a)段階で、
前記特定運転者の前記目が閉じていて、前記目を閉じている時間が予め設定された第1閾値以上ならば、前記運転状態検出装置は、前記居眠り検出ネットワークをもって、前記特定運転者を前記居眠り状態であると判断するようにするプロセスを遂行する請求項1に記載の方法。 - 前記(a)段階で、
前記ボディキーポイントが前記すべての走行ポーズとマッチングされず、前記ボディキーポイントと前記すべての走行ポーズとがマッチングされない状態が維持される時間が予め設定された第2閾値以上であれば、前記運転者状態検出装置は、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記運転者が前記異常状態であると判断するようにする請求項1に記載の方法。 - ディープラーニングに基づいて特定車両の特定運転者の居眠り状態及び異常状態を検出して警告する運転者状態検出装置において、
各インストラクションを格納する少なくとも一つのメモリ;及び
(I)前記特定車両の室内の少なくとも一つの室内イメージが取得されると、(i)前記室内イメージを居眠り検出ネットワークに入力して、前記居眠り検出ネットワークをもって、前記室内イメージから前記特定運転者の少なくとも一つの顔部分を検出し、前記顔部分から前記特定運転者の少なくとも一つの目の部分を検出し、前記特定運転者の少なくとも一つの目の瞬き状態を検出するようにすることにより、前記特定運転者の前記居眠り状態を判断するようにするプロセス、及び(ii)前記室内イメージをポーズマッチングネットワークに入力して、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記室内イメージから前記特定運転者のボディに対応する一つ以上のボディキーポイント(body keypoint)を検出するようにし、前記ボディキーポイントが予め設定された走行ポーズのうちの一つとマッチングするかを判断するようにすることにより、前記特定運転者の前記異常状態を判断するようにするプロセスのうちの少なくとも一部を遂行するプロセス;及び(II)前記居眠り検出ネットワークから出力された前記特定運転者の前記居眠り状態及び前記ポーズマッチングネットワークから出力された前記特定運転者の前記異常状態のうちの少なくとも一部を参照にして、前記特定運転者が危険状態であると判断されると、V2V(vehicle−to−vehicle)通信によって、前記特定運転者の前記危険状態に対する情報を一つ以上の周辺車両に伝送して前記周辺車両の一つ以上の周辺運転者をもって、前記特定運転者の前記危険状態を認識するようにするプロセスを遂行するプロセス;を遂行するための、前記インストラクションを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサ;を含み、
前記(I)プロセスで、
前記プロセッサは、前記居眠り検出ネットワークをもって、(i)(i−1)顔検出器のコンボリューション(convolution)レイヤによって少なくとも一つのコンボリューション演算を前記室内イメージに適用して少なくとも一つの特徴マップを生成し、(i−2)前記顔検出器のRPN(Region Proposal Network)によって前記特徴マップ上の一つ以上の物体に対応する一つ以上のプロポーザルボックスを生成し、(i−3)前記顔検出器のプーリングレイヤによって前記特徴マップ上の前記プロポーザルボックスに対応する一つ以上の領域に少なくとも一つのプーリング演算を適用して少なくとも一つの特徴ベクトルを生成し、(i−4)前記顔検出器のFC(fully connected)レイヤによって前記特徴ベクトルに少なくとも一つのFC演算を適用して少なくとも一つのFC出力値を生成し、(i−5)前記FCレイヤの前記FC出力値に少なくとも一つの分類演算及び少なくとも一つのリグレッション演算を適用して、それぞれの前記物体に対するクラス情報及びリグレッション情報を出力した後、前記顔検出器の分類レイヤ及びリグレッションレイヤによって前記室内イメージ上の前記特定運転者の前記顔部分を検出するようにし、前記物体それぞれは、前記プロポーザルボックスそれぞれに対応し、(ii)目検出器によって前記顔部分を少なくとも一つのMCT(Modified Census Transform)イメージに変換し、前記顔部分の明るさと局部部分の明るさの平均との間の差が前記MCTイメージにエンコードされ、エイダブースト(Adaboost)アルゴリズムを利用して前記MCTイメージから取得された目検出用特徴データから前記特定運転者の前記目の部分を検出し、前記目の開閉状態を参照して前記目の部分の前記目の瞬き状態を検出するようにし、
前記(I)プロセスで、
前記プロセッサは、前記ポーズマッチングネットワークをもって、(i)特徴抽出器によって前記室内イメージから一つ以上の特徴を抽出して生成された一つ以上の特徴テンソル(tensor)を生成し、(ii)キーポイントヒートマップ(keypoint heatmap)及びパートアフィニティフィールド(part affinity field)抽出器によって前記特徴テンソルそれぞれに対応する一つ以上のキーポイントヒートマップ及び一つ以上のパートアフィニティフィールドを生成し、(iii)前記キーポイントヒートマップそれぞれにおける一つ以上のキーポイントを抽出し、前記パートアフィニティフィールドそれぞれを参照にして前記抽出されたキーポイントをグルーピング(grouping)することにより、キーポイントグルーピングレイヤによって、前記室内イメージに位置する前記特定運転者に対応する前記ボディキーポイントを生成するようにする、
ことを特徴とする運転者状態検出装置。 - 前記プロセッサは、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記特徴抽出器の少なくとも一つのコンボリューションレイヤによって、前記室内イメージに少なくとも一つのコンボリューション演算を適用することで、前記特徴テンソルを生成するようにする請求項8に記載の運転者状態検出装置。
- 前記プロセッサは、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記キーポイントヒートマップ及びパートアフィニティフィールド抽出器のフルコンボリューションネットワークまたは少なくとも一つの1x1コンボリューションレイヤによって、前記特徴テンソルに少なくとも一つのフルコンボリューション演算または少なくとも一つの1x1コンボリューション演算を適用することにより、前記特徴テンソルそれぞれに対応する前記キーポイントヒートマップ及び前記パートアフィニティフィールドを生成するようにする請求項8に記載の運転者状態検出装置。
- 前記プロセッサは、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記キーポイントグルーピングレイヤによって、前記キーポイントヒートマップそれぞれの最も高い地点それぞれを前記キーポイントヒートマップそれぞれに対応する前記キーポイントそれぞれとして抽出するようにする請求項8に記載の運転者状態検出装置。
- 前記プロセッサは、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記キーポイントグルーピングレイヤによって、前記パートアフィニティフィールドを参照にして、前記抽出されたキーポイントの各ペアのうちの、互いにつながる確率の最も高い各ペアそれぞれをつなげることで、前記抽出されたキーポイントをグルーピングするようにする請求項11に記載の運転者状態検出装置。
- 前記(I)プロセスで、
前記特定運転者の前記目が閉じていて、前記目を閉じている時間が予め設定された第1閾値以上ならば、前記プロセッサは、前記居眠り検出ネットワークをもって、前記特定運転者を前記居眠り状態であると判断するようにするプロセスを遂行する請求項8に記載の運転者状態検出装置。 - 前記(I)プロセスで、
前記ボディキーポイントが前記すべての走行ポーズとマッチングされず、前記ボディキーポイントと前記すべての走行ポーズとがマッチングされない状態が維持される時間が予め設定された第2閾値以上であれば、前記プロセッサは、前記ポーズマッチングネットワークをもって、前記運転者が前記異常状態であると判断するようにする請求項8に記載の運転者状態検出装置。
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