[A-8] 信号処理

15:45 〜 16:00学術奨励賞候補対象キャリアエクスプローラー

[A-8-21] 安全運転支援のための生体情報を用いた危険検知

◎△前田 隆太¹、内田 遥斗¹、松沼 悟³、松島 宏典²、服部 励治¹ (1. 九大、2. 久留米高専、3. マクセル)

キーワード：

脳波、独立成分分析、深層学習、危険検知、VR

高齢者の電動車椅子における縁石乗り上げ等の単独事故防止に向け，運転者の脳波（EEG）から危険認知状態を検知する手法を提案する．独立成分分析（ICA）により眼電位アーチファクトを除去し，視覚処理に関わる後頭葉2ch（O1,O2）に限定した1次元畳み込みニューラルネットワークで判定する．独立な連続走行データによる評価で，提案手法は適合率50.8%・再現率72.5%を示し，瞬きによる誤検知をほぼ0に抑えつつ4モデル中で最良のバランスを達成した．なお本稿は単一被験者による予備的検討である．