Reference number : 172-2021-2022-Q1-972493, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The University of Western Ontario, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : London|London, recipient postal code : N6A 3K7, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Development of an AI-based driver intentionality & action predictor tool to improve safety in urban last mile delivery operation, agreement title french : Développement d’un outil de prédiction de l’intentionnalité et de l’action du conducteur basé sur l’IA pour améliorer la sécurité des opérations de livraison du dernier kilomètre en milieu urbain, agreement number : 972493, agreement value : 93390.0, agreement start date : 2021-05-10, agreement end date : 2023-03-31, description english : This research Project aims to build an AI-based driver intentionality predictor that will augment and enhance typical advanced driver assistance systems (ADAS) to improve safety for last mile delivery operation. Since driver gaze directly correlates with driver intentionality and precedes driving action, this project will utilize a driver gaze monitoring system to develop an AI-based tool to predict driver intentionality and action. This will significantly improve the safety associated with last mile delivery in urban environments by broadening the time horizon of ADAS systems. This Project intends to employ real-time driver gaze data to predict driver intentionality and action in order to quantify driver alertness and evaluate the safety of the operation in real-time. This data will be used to evaluate and compare different machine learning methods to develop models of driver attentiveness and alertness by predicting and assessing driver maneuvers. In the long term, having models that predict driver intentionality and actions can provide additional information to an ADAS that can be used to alert the driver or take action to ensure the safety of the vehicle and driver or avoid likely accident scenarios., description french : Ce projet de recherche vise à construire un prédicteur de l’intentionnalité du conducteur basé sur l’IA qui augmentera et améliorera les systèmes d’aide à la conduite (systèmes ADAS) typiques afin d’améliorer la sécurité des opérations de livraison du dernier kilomètre. Étant donné que le regard du conducteur est en corrélation directe avec l’intentionnalité de ce dernier et précède l’action de conduite, ce projet utilisera un système de surveillance du regard du conducteur pour créer un outil basé sur l’IA en vue de prédire l’intentionnalité et l’action du conducteur. Cela améliorera considérablement la sécurité associée à la livraison du dernier kilomètre dans les environnements urbains en élargissant l’horizon temporel des systèmes ADAS. Des données en temps réel sur le regard du conducteur seront utilisées pour prédire l’intentionnalité et l’action du conducteur afin de quantifier sa vigilance et d’évaluer la sécurité de l’opération en temps réel. Ces données serviront à évaluer et à comparer différentes méthodes d’apprentissage automatique pour développer des modèles d’attention et de vigilance du conducteur en prédisant et en évaluant ses manœuvres. À long terme, ces modèles qui permettent de prédire l’intentionnalité et les actions du conducteur peuvent fournir des informations supplémentaires à un système d’aide à la conduite et servir à alerter le conducteur ou à prendre des mesures pour assurer la sécurité du véhicule et du conducteur ou éviter des scénarios d’accident probables., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada