論文の概要: Driver Safety Development Real Time Driver Drowsiness Detection System
Based on Convolutional Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05137v3
- Date: Fri, 28 May 2021 04:30:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 06:25:00.051488
- Title: Driver Safety Development Real Time Driver Drowsiness Detection System
Based on Convolutional Neural Network
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたドライバ安全開発リアルタイムドライバ眠気検出システム
- Authors: Maryam Hashemi, Alireza Mirrashid, Aliasghar Beheshti Shirazi
- Abstract要約: 本稿では,道路上での運転者の安全に関する課題に焦点をあて,眠気検知のための新しいシステムを提案する。
眠気の兆候としてドライバの睡眠状態を検出するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580195
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper focuses on the challenge of driver safety on the road and presents
a novel system for driver drowsiness detection. In this system, to detect the
falling sleep state of the driver as the sign of drowsiness, Convolutional
Neural Networks (CNN) are used with regarding the two goals of real-time
application, including high accuracy and fastness. Three networks introduced as
a potential network for eye status classifcation in which one of them is a
Fully Designed Neural Network (FD-NN) and others use Transfer Learning in VGG16
and VGG19 with extra designed layers (TL-VGG). Lack of an available and
accurate eye dataset strongly feels in the area of eye closure detection.
Therefore, a new comprehensive dataset proposed. The experimental results show
the high accuracy and low computational complexity of the eye closure
estimation and the ability of the proposed framework on drowsiness detection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,道路における運転者の安全に関する課題に着目し,運転者の眠気検出のための新しいシステムを提案する。
本システムでは、眠気の徴候としてドライバの睡眠状態を検出するために、高い精度と高速性を含むリアルタイム応用の2つの目標に関して畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を使用する。
3つのネットワークは、視覚状態分類のための潜在的なネットワークとして導入され、そのうちの1つはフルデザインニューラルネットワーク(FD-NN)であり、他のネットワークは、追加設計層(TL-VGG)を備えたVGG16とVGG19でトランスファーラーニングを使用している。
利用可能な正確な眼球データセットの欠如は、眼球閉鎖検出の領域で強く感じられる。
そのため、新しい総合データセットが提案された。
実験の結果,眼球閉鎖推定の高精度・低計算複雑性と,眠気検出のためのフレームワークの有効性が示された。
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