KOTEK, Ondřej a Šimon ŘEŘUCHA. Visual Diagnostics of Vehicle Driver. In AiM2008. Trenčín: Faculty of Mechatronics, Alexander Dubcek University of Trencin, Slovakia. s. 65-70. ISBN 978-80-8075-359-7. 2008.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Visual Diagnostics of Vehicle Driver
Název česky Vizuální diagnostika řidiče vozidel
Autoři KOTEK, Ondřej (203 Česká republika) a Šimon ŘEŘUCHA (203 Česká republika, garant).
Vydání Trenčín, AiM2008, od s. 65-70, 6 s. 2008.
Nakladatel Faculty of Mechatronics, Alexander Dubcek University of Trencin, Slovakia
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV RIV/00216224:14330/08:00027079
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-80-8075-359-7
Klíčová slova anglicky image processing; HMI; fatigue detection; attention
Štítky attention, fatigue detection, HMI, image processing
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: Mgr. Šimon Řeřucha, Ph.D., učo 60382. Změněno: 30. 4. 2009 00:28.
Anotace
The statistics has proven that the major cause of traffic accidents is insufficient attention paid to the traffic situation by the driver. One of the most common causes of decreased attention is fatigue and the probably most serious consequence is a microsleep. Our objective is to propose a robust method for diagnostics of drivers' level of attention by the means of visual recognition; this method is intended to be used with conjunction with other methods (e.g. EEG assessment) to achieve better accuracy. This contribution presents the our concept of "visual diagnostics" and our preliminary experiments with AAM method. We have sought for optimal parameters and training set for the AAM model creation and tested them against certain states that were expected to have significant impact on the recognition results. We have identified several factors that have significant negative impact on the accuracy and proposed guidelines to build the model. We also concluded that the parameters influence the accuracy and the robustness against particular phenomenons depends actually less than the respective training set. The results indicates that the method is suitable for target environment and can reliably provide desired information with sufficient reliability.
Anotace česky
Tento příspěvek představuje myšlenku "Vizuální diagnostiky", tj. metody, kdy je na základě obrazovéhp záznamu řidiče vyhodnocována míra únavy řidiče, a první experimenty s metodou Active Appearance Models (AAM), která je základem zpracování. Pomocí těchto experimentů jsme hledali optimální parametry trénovaní a zpracování a testovali je oproti situacím, u kterých jsme předpokládali významný dopad na úspěšnost rozpoznání obrazu. Ve výsledku jsme identifikovali sadu faktorů, které mají negativní vliv a navrhli základní vodítka pro stavbu modelu. Výsledky naznačují, že obecně se metoda chová velmi robustně a spolehlivě.
Návaznosti
ME 949, projekt VaVNázev: Analysis of negative impacts on driver attention
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Analýza negativních vlivů na pozornost řidičů, Program výzkumu a vývoje KONTAKT (ME)
VytisknoutZobrazeno: 18. 4. 2024 05:59