乗員検知データセットの構築方法とは？

ユーロNCAPは2022年から、子供の車内放置を検知し、熱中症による死亡を避けるために所有者や救急隊に通報するというチャイルド・プレゼンス検知の採点を開始すると発表しました。

ドライバーの 「監視」に特化したDMSに比べ、OMS（Occupancy Monitoring System）は車室内の 「検知」機能が充実しています。OMSはスマートコックピットを通じて車内の乗員を認識し、乗員の行動が安全かどうかを識別します。例えば、シートベルト警告機能、車内の乗員が安全に着席しているか、子供やペットが一人で放置されていないか、シートベルトを着用しているかなどを判断します。OMSは、乗員の監視という観点から、クルマの安全性能をさらに向上させるものです。

現在の業界では、技術的な観点から、主にカメラ、ミリ波レーダー、圧力センサーを使用して乗員を監視しています。

1. カメラ

OMSは一般的にカメラ装置を使用し、AIアルゴリズムによって乗客の知覚を実現します。しかし、単純なカメラは写真に惑わされやすいです。現在、市場のティア1サプライヤーは、一般的にカメラの欠点を補うために赤外線光学部品を追加しています。

2. ミリ波レーダー

コックピットの屋根に設置され、コックピット全体の全領域を感知し、ターゲットを検出し、高精度の分類と生体監視を行うことができます。レーダーは、子供を覆う毛布などの柔らかい素材を通して奥行きを認識します。

さらに、レーダー画像は体の大きさを評価し、座席に座っているのが大人か子供かに応じてエアバッグの展開を最適化できるため、既存の体重ベースのシート・センサー・システムよりも効果的です。

ネクタイデータは、運転手と同乗者の行動認識、ジェスチャー制御、顔認識など、さまざまな応用シナリオをカバーする一連のOMSおよびDMSトレーニングデータセットを開発しました。すべてのデータは、収集される人物の適切な承認のもとに収集されており、お客様は安心して使用することができます。

乗客行動認識データ

このデータには、複数の年齢層、複数の時間帯、複数の人種（白人、黒人、インド人）が含まれます。乗客の行動には、正常行動、異常行動（車酔い行動、眠気行動、落し物行動）があります。装置としては、RGBと赤外線の2眼カメラを使用しました。

多人数・ドライバー行動収集データ

複数の年齢、複数の時間帯、複数の人種（白人、黒人、インド人）を含みます。ドライバーの行動には、危険行動、疲労行動、視覚移動行動が含まれます。装置としては、RGBチャンネルと赤外線チャンネルの2眼カメラを使用します。

18種ジェスチャー認識データ

このデータ多様性には、複数のシーン、18のジェスチャー、5つの撮影エンジェル、複数の年齢、複数の光条件が含まれます。アノテーションには、ジェスチャー21個のランドマーク、ジェスチャータイプ、ジェスチャー属性がアノテーションされました。

50種類動的ジェスチャー認識データ

本データセットの収集シーンは、屋内シーンと屋外シーン（自然風景、ストリートビュー、広場など）です。男女が含まれ、年齢分布は10代からシニアまでです。データの多様性は、複数のシーン、50種類の動的ジェスチャー、5つの撮影アングル、複数の光条件、異なる撮影距離を含みます。

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