Visual Diagnostics of Vehicle Driver

KOTEK, Ondřej a Šimon ŘEŘUCHA. Visual Diagnostics of Vehicle Driver. In AiM2008. Trenčín: Faculty of Mechatronics, Alexander Dubcek University of Trencin, Slovakia, 2008, s. 65-70. ISBN 978-80-8075-359-7.

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

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

---

Anotace

V originále

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.

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 VaV

Název: 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)