論文の概要: Drive Safe: Cognitive-Behavioral Mining for Intelligent Transportation
Cyber-Physical System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10148v1
- Date: Mon, 24 Aug 2020 01:19:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 11:50:57.076650
- Title: Drive Safe: Cognitive-Behavioral Mining for Intelligent Transportation
Cyber-Physical System
- Title（参考訳）: drive safe:知的輸送サイバー物理システムのための認知行動マイニング
- Authors: Md. Shirajum Munir, Sarder Fakhrul Abedin, Ki Tae Kim, Do Hyeon Kim,
Md. Golam Rabiul Alam, and Choong Seon Hong
- Abstract要約: 本稿では,道路安全のための知的輸送サイバー物理システム(IT-CPS)における認知行動に基づく運転気分修復プラットフォームを提案する。
提案プラットフォームは、運転者の気を散らす活動と、気分修復のための感情を認識する。
我々は、運転中の安全な運転を確保するために、ドライバーの認知行動マイニングを推測するために、AIと統計に基づく5つのモデルを使用します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.693789301138402
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a cognitive behavioral-based driver mood repairment
platform in intelligent transportation cyber-physical systems (IT-CPS) for road
safety. In particular, we propose a driving safety platform for distracted
drivers, namely \emph{drive safe}, in IT-CPS. The proposed platform recognizes
the distracting activities of the drivers as well as their emotions for mood
repair. Further, we develop a prototype of the proposed drive safe platform to
establish proof-of-concept (PoC) for the road safety in IT-CPS. In the
developed driving safety platform, we employ five AI and statistical-based
models to infer a vehicle driver's cognitive-behavioral mining to ensure safe
driving during the drive. Especially, capsule network (CN), maximum likelihood
(ML), convolutional neural network (CNN), Apriori algorithm, and Bayesian
network (BN) are deployed for driver activity recognition, environmental
feature extraction, mood recognition, sequential pattern mining, and content
recommendation for affective mood repairment of the driver, respectively.
Besides, we develop a communication module to interact with the systems in
IT-CPS asynchronously. Thus, the developed drive safe PoC can guide the vehicle
drivers when they are distracted from driving due to the cognitive-behavioral
factors. Finally, we have performed a qualitative evaluation to measure the
usability and effectiveness of the developed drive safe platform. We observe
that the P-value is 0.0041 (i.e., < 0.05) in the ANOVA test. Moreover, the
confidence interval analysis also shows significant gains in prevalence value
which is around 0.93 for a 95% confidence level. The aforementioned statistical
results indicate high reliability in terms of driver's safety and mental state.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,道路安全のための知的輸送サイバー物理システム(IT-CPS)における認知行動に基づく運転気分修復プラットフォームを提案する。
特に,IT-CPSにおいて,注意をそらした運転者,すなわち 'emph{drive safe} のための運転安全プラットフォームを提案する。
提案プラットフォームは、運転者の気を散らす活動と、気分修復のための感情を認識する。
さらに,IT-CPSにおける道路安全のための概念実証(PoC)を確立するための,提案するドライブセーフプラットフォームのプロトタイプを開発する。
先進的運転安全プラットフォームでは,運転者の認知行動マイニングを推論するために5つのaiモデルと統計モデルを用いて運転中の安全な運転を確保する。
特に、運転者の行動認識、環境特徴抽出、気分認識、逐次パターンマイニング、情緒的気分修復のためのコンテンツ推奨のために、カプセルネットワーク(CN)、最大可能性(ML)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、Aprioriアルゴリズム、ベイズネットワーク(BN)を配置する。
さらに,IT-CPSにおけるシステムとの対話を非同期に行う通信モジュールを開発する。
これにより、開発した駆動安全pocは、認知行動要因により運転に気を取られたときに車両ドライバを誘導することができる。
最後に,開発したドライブセーフプラットフォームのユーザビリティと有効性を評価するための定性評価を行った。
p-値が 00041 (すなわち < 0.05) であるのを anova test で確認する。
さらに、信頼区間分析により、95%信頼度で約0.93の有病率値が顕著に向上した。
上記の統計結果は、運転者の安全と精神状態の観点から高い信頼性を示している。
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