Розпізнавання поведінки водія на основі теорії нейронних мереж
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.75.17554Ключові слова:
поведінка водія за кермом, штучні нейронні мережі, транспортний засіб, індекс безпекиАнотація
У статті розглянуто проблему поведінки водія за кермом. Відволікання водія може призвести до серйозних аварій, що загрожують життю людей та громадському майну у всьому світі. Вирішення проблеми попередження небезпечної поведінки водія за кермом дозволить зменшити ризики потрапляння у дорожньо-транспортні пригоди в майбутньому. Таким чином, є потреба у розумному транспортному засобі, який буде підтримувати функціонал з розпізнавання поведінки водія. Розглянуто можливий варіант вирішення проблеми з використанням штучної нейронної мережі для автоматичного розпізнавання поведінки водія на реальному наборі даних поведінки водія. Отримано високу точність та ефективність розпізнавання розробленої моделі.
Посилання
Dataset for State Farm Distracted Driver Detection. Available at: https://github.com/Kaggle/kaggle-api
Dengfeng Zhao, Yudong Zhong, Zhijun Fu, Junjian Hou, and Mingyuan Zhao, "A Review for the Driving Behavior Recognition Methods Based on Vehicle Multisensor Information," Journal of Advanced Transportation, vol. 2022, Article ID 7287511, 16 pages, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/7287511
C. Feichtenhofer, A. Pinz, and A. Zisserman, “Convolutional two-stream network fusion for video action recognition,” In: 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1933–1941, 2016. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.213
Frank Rosenblatt, Principles of neurodynamics, Spartan Book, 1962.
Maad Mijwil, (2018). Artificial Neural Networks Advantages and Disadvantages.
T. Qi, Y. Xu, Y. Quan, Y. Wang, and H. Ling, “Image-based action recognition using hint-enhanced deep neural networks,” Neurocomputing, 267, pp. 475–488, 2017. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.06.041
C. Saiprasert, S. Thajchayapong, T. Pholprasit, C. Tanprasert, “Driver Behaviour Profiling using Smartphone Sensory Data in a V2I Environment,” Information Communication and Computing Research Unit National Electronics and Computer Technology Center, Thailand, 2016, Р. 6.
Yaocong Hu, Mingqi Lu, and Xiaobo Lu, “Driving behavior recognition from still images by using multi-stream fusion CNN,” Machine Vision and Applications, (2019) 30:851–865https://doi.org/10.1007/s00138-018-0994-z
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
