@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213548,
 author = {松本, 健吾 and 渡邉, 祐大 and 岡部, 誠},
 issue = {18},
 month = {Oct},
 note = {世の中で起こる交通事故の 62% が運転者の不注意に起因している．そこで我々は車載カメラの映像から素早く自動的に危険な状況を予測する手法を提案し，運転者への注意喚起や自動ブレーキを作動させることで交通事故を削減したい．既存手法にも危険予測手法は存在するが，それらは車載カメラの映像から人や車などの物体認識を行い，それら検出された物体の位置や速度を解析することで危険を予測する．しかしこのような危険予測手法は遅すぎる．例えば人や車が急に飛び出してきたとき，それらの全貌が画面に映るまで物体認識はできないが，それでは運転者への注意喚起や自動ブレーキの作動が遅れる可能性がある．そこで我々は物体認識などを経由せず，車載カメラの映像から直接安全か危険かを予測する危険予測器を作りたい．学習用データセットにはビデオゲーム “Grand Theft Auto V” を用い，ゲームの中で飛び出しなどの危険行為をする歩行者をプログラミングすることで，安全にかつ大量に事故映像を生成する．これらを学習して得た危険予測器をビデオゲームの映像と車載カメラの映像で精度評価する．},
 title = {運転中の危険予測器とその学習のためのCGデータセット},
 year = {2021}
}