利用实例分割将注视点真实映射用于道路施工安全应用
计算机视觉与模式识别
2019-02-05 v2 机器学习
机器学习
摘要
研究表明,很大比例的危险未被识别,使建筑工人暴露于未预期的安全风险中。近期研究还发现,通过眼动追踪设备捕捉的工人观看模式与其危险识别表现之间存在强相关性。因此,分析工人的观看模式以更好理解其危险识别表现十分重要。本文提出一种可自动将可穿戴眼动仪采集的注视点映射到预定义感兴趣区域的方法。所提方法通过基于计算机视觉的分割技术与迁移学习检测这些感兴趣区域或物体(即危险)。映射后的注视数据随后用于分析工人的观看行为并计算其注意力分布。所提方法作为案例研究应用于一条在建道路以评估其性能。
引用
@article{arxiv.1901.11078,
title = {Real-world Mapping of Gaze Fixations Using Instance Segmentation for Road Construction Safety Applications},
author = {Idris Jeelani and Khashayar Asadi and Hariharan Ramshankar and Kevin Han and Alex Albert},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.11078},
year = {2019}
}
备注
2019 TRB Annual meeting