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
Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації роботи, одночасно ліцензованої за ліцензією Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим поширювати роботу з посиланням на авторство роботи та її першу публікацію в цьому журналі.
Автори можуть укладати окремі додаткові договірні угоди щодо неексклюзивного розповсюдження опублікованої в журналі версії роботи (наприклад, розміщувати її в інституційному репозиторії або публікувати в книзі) з посиланням на її першу публікацію в цьому журналі.
Авторам дозволяється та заохочується розміщувати свої роботи онлайн (наприклад, в інституційних репозиторіях або на своєму вебсайті) до та під час процесу подання, оскільки це може призвести до продуктивного обміну, а також до більш раннього та більшого цитування опублікованих робіт (див. Вплив відкритого доступу).
