Виявлення сонливості водія технологія безпеки автомобіля яка допомагає запобігти аваріям з причин сонливості водія Різні

Виявлення сонливості водія — технологія безпеки автомобіля, яка допомагає запобігти аваріям з причин сонливості водія. Різні дослідження показали, що близько 20 % усіх дорожньо-транспортних пригод пов'язані зі втомою, а на деяких дорогах — до 50 %.

Деякі з існуючих систем вивчають шаблони поведінки водія і можуть визначати, коли він стає сонним.

Технології

Моніторинг моделі рульового управління

В основному використовується рульове управління від системи рульового управління з електропідсилювачем. Такий спосіб спостереження за водієм працює тільки до тих пір, поки водій дійсно активно управляє транспортним засобом, а не за допомогою автоматичної системи утримання смуги руху.

Положення автомобіля у смузі руху

Використовує камеру спостереження за смугою руху. Такий спосіб спостереження за водієм аналогічно є ефективним лише за умови, коли водій активно керує транспортним засобом, без допомоги автоматичної системи утримання смуги руху.

Контроль очей / обличчя водія

Використовує комп'ютерний зір для спостереження за особою водія за допомогою вбудованої відеокамери або відеокамер на мобільних пристроях.

Фізіологічні вимірювання

Потрібні датчики на тілі для вимірювання таких параметрів, як активність мозку, частота серцевих скорочень, провідність шкіри, м'язова активність.

Див. також

ADAS

Примітки

(PDF). Royal Society for the Prevention of Accidents. February 2001. Архів оригіналу (PDF) за 1 березня 2017. Процитовано 28 лютого 2017.
. Архів оригіналу за 23 червня 2016. Процитовано 5 листопада 2015.
Hupp, Stephen L. (October 1998). Landmark Documents in American History. Version 2.0. Electronic Resources Review. 2 (10): 120—121. doi:10.1108/err.1998.2.10.120.111. ISSN 1364-5137.
Walger, D.J.; Breckon, T.P.; Gaszczak, A.; Popham, T. (November 2014). A Comparison of Features for Regression-based Driver Head Pose Estimation under Varying Illumination Conditions (PDF). Proc. International Workshop on Computational Intelligence for Multimedia Understanding. IEEE: 1—5. doi:10.1109/IWCIM.2014.7008805. ISBN . walger14headpose.
Wijnands, J.S.; Thompson, J.; Nice, K.A.; Aschwanden, G.D.P.A.; Stevenson, M. (2019). Real-time monitoring of driver drowsiness on mobile platforms using 3D neural networks. Neural Computing and Applications. 32 (13): 9731—9743. arXiv:1910.06540. Bibcode:2019arXiv191006540W. doi:10.1007/s00521-019-04506-0.
Hossain, M. Y.; George, F. P. (2018). IOT Based Real-Time Drowsy Driving Detection System for the Prevention of Road Accidents. 2018 International Conference on Intelligent Informatics and Biomedical Sciences (ICIIBMS). 3: 190—195. doi:10.1109/ICIIBMS.2018.8550026. ISBN .

Ця стаття є . Ви можете допомогти проєкту, доробивши її. Це повідомлення варто замінити .

[:0-1] (PDF). Royal Society for the Prevention of Accidents. February 2001. Архів оригіналу (PDF) за 1 березня 2017. Процитовано 28 лютого 2017.

[2] . Архів оригіналу за 23 червня 2016. Процитовано 5 листопада 2015.

[3] Hupp, Stephen L. (October 1998). Landmark Documents in American History. Version 2.0. Electronic Resources Review. 2 (10): 120—121. doi:10.1108/err.1998.2.10.120.111. ISSN 1364-5137.

[4] Walger, D.J.; Breckon, T.P.; Gaszczak, A.; Popham, T. (November 2014). A Comparison of Features for Regression-based Driver Head Pose Estimation under Varying Illumination Conditions (PDF). Proc. International Workshop on Computational Intelligence for Multimedia Understanding. IEEE: 1—5. doi:10.1109/IWCIM.2014.7008805. ISBN . walger14headpose.

[5] Wijnands, J.S.; Thompson, J.; Nice, K.A.; Aschwanden, G.D.P.A.; Stevenson, M. (2019). Real-time monitoring of driver drowsiness on mobile platforms using 3D neural networks. Neural Computing and Applications. 32 (13): 9731—9743. arXiv:1910.06540. Bibcode:2019arXiv191006540W. doi:10.1007/s00521-019-04506-0.

[6] Hossain, M. Y.; George, F. P. (2018). IOT Based Real-Time Drowsy Driving Detection System for the Prevention of Road Accidents. 2018 International Conference on Intelligent Informatics and Biomedical Sciences (ICIIBMS). 3: 190—195. doi:10.1109/ICIIBMS.2018.8550026. ISBN .