预测驾驶员注意力焦点：DR(eye)VE项目
计算机视觉与模式识别
2018-06-07 v3
摘要
本文旨在预测驾驶员的注意力焦点。目标是估计人在驾驶时会关注什么，以及车辆周围场景中哪一部分对该任务更为关键。为此，我们提出了一种基于多分支深度架构的新计算机视觉模型，该架构融合了三种信息源：原始视频、运动与场景语义。我们还引入了 DR(eye)VE，这是目前最大的带有眼动追踪标注的驾驶场景数据集。该数据集包含超过 500,000 注册帧，匹配了自我中心视角（来自驾驶员佩戴的眼镜）与车辆中心视角（来自车顶安装的摄像头），并进一步由其他传感器测量数据增强。结果表明，若干注意力模式在不同驾驶员间共享，且可在一定程度上复现。指出场景中哪些元素可能捕获驾驶员注意力，或有益于人机交互及驾驶员注意力分析中的多种应用。
引用
@article{arxiv.1705.03854,
title = {Predicting the Driver's Focus of Attention: the DR(eye)VE Project},
author = {Andrea Palazzi and Davide Abati and Simone Calderara and Francesco Solera and Rita Cucchiara},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.03854},
year = {2018}
}
备注
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence