Synthetic Distracted Driving (SynDD2) dataset for analyzing distracted behaviors and various gaze zones of a driver

要約

タイトル：
SynDD2データセット – 運転者のペッティング行動や注視区画を分析するための人工データセット

要約：
– SynDD2という人工のデータセットが提案された
– SynDD1の改良版であり、運転者のペッティング行動や注視区画を検出するための機械学習モデルに利用される
– 3つの車両内カメラ（ダッシュボード、リアビューミラー、右上の窓のコーナー）を用いて、静止している車内でデータを収集した
– データセットには、ペッティング行動と注視区画の2つの活動タイプが含まれ、それぞれに認識ブロックがない状態と帽子やサングラスをかけた状態の2つのセットがある
– 各参加者の各活動の順序と期間はランダムであり、各活動には開始時刻と終了時刻の手動注釈が含まれている
– 機械学習アルゴリズムのパフォーマンスを評価するために、研究者はこのデータセットを利用できる

要約(オリジナル)

This article presents a synthetic distracted driving (SynDD2 – a continuum of SynDD1) dataset for machine learning models to detect and analyze drivers’ various distracted behavior and different gaze zones. We collected the data in a stationary vehicle using three in-vehicle cameras positioned at locations: on the dashboard, near the rearview mirror, and on the top right-side window corner. The dataset contains two activity types: distracted activities and gaze zones for each participant, and each activity type has two sets: without appearance blocks and with appearance blocks such as wearing a hat or sunglasses. The order and duration of each activity for each participant are random. In addition, the dataset contains manual annotations for each activity, having its start and end time annotated. Researchers could use this dataset to evaluate the performance of machine learning algorithms to classify various distracting activities and gaze zones of drivers.

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arxiv.jp, OpenAI