Occlusion-aware Driver Monitoring System using the Driver Monitoring Dataset

要約

このホワイトペーパーでは、ドライバー監視データセット（DMD）を利用して、堅牢でオクルージョンアウェアドライバー監視システム（DMS）を紹介します。
このシステムは、ドライバーの識別、領域ごとの視線推定、および低光のシナリオに挑戦するなど、さまざまな照明条件下での対面閉塞検出を実行します。
EuroNCAPの推奨事項に合わせて、閉塞検出を含めると、システムのパフォーマンスがいつ劣化するかを示すことにより、状況認識とシステムの信頼性が高まります。
このシステムは、信頼できる機能を確保するために、RGBおよび赤外線（IR）画像でトレーニングされた個別のアルゴリズムを採用しています。
これらのアルゴリズムの開発と統合については、さまざまなセンサーとリアルカーの実装を操作することの課題に対処します。
DMDおよび現実世界のシナリオでの評価は、提案されたシステムの有効性を示しており、RGBベースのモデルの優れた性能とDMSにおける堅牢な閉塞検出の先駆的な貢献を強調しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a robust, occlusion-aware driver monitoring system (DMS) utilizing the Driver Monitoring Dataset (DMD). The system performs driver identification, gaze estimation by regions, and face occlusion detection under varying lighting conditions, including challenging low-light scenarios. Aligned with EuroNCAP recommendations, the inclusion of occlusion detection enhances situational awareness and system trustworthiness by indicating when the system’s performance may be degraded. The system employs separate algorithms trained on RGB and infrared (IR) images to ensure reliable functioning. We detail the development and integration of these algorithms into a cohesive pipeline, addressing the challenges of working with different sensors and real-car implementation. Evaluation on the DMD and in real-world scenarios demonstrates the effectiveness of the proposed system, highlighting the superior performance of RGB-based models and the pioneering contribution of robust occlusion detection in DMS.

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