論文の概要: Detection of Distracted Driver using Convolution Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03371v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 11:41:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 14:51:11.007548
• Title: Detection of Distracted Driver using Convolution 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減算ドライバの検出
• Authors: Narayana Darapaneni, Jai Arora, MoniShankar Hazra, Naman Vig, Simrandeep Singh Gandhi, Saurabh Gupta, Anwesh Reddy Paduri
• Abstract要約: インドは道路事故で死者の11%を占めている。 事故の78%はドライバーが担当している。 私たちは、異なるドライバーの気晴らしを分類するために、非常に効率的なMLモデルを構築することに重点を置きます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.37092447804202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With over 50 million car sales annually and over 1.3 million deaths every year due to motor accidents we have chosen this space. India accounts for 11 per cent of global death in road accidents. Drivers are held responsible for 78% of accidents. Road safety problems in developing countries is a major concern and human behavior is ascribed as one of the main causes and accelerators of road safety problems. Driver distraction has been identified as the main reason for accidents. Distractions can be caused due to reasons such as mobile usage, drinking, operating instruments, facial makeup, social interaction. For the scope of this project, we will focus on building a highly efficient ML model to classify different driver distractions at runtime using computer vision. We would also analyze the overall speed and scalability of the model in order to be able to set it up on an edge device. We use CNN, VGG-16, RestNet50 and ensemble of CNN to predict the classes.
• Abstract（参考訳）: 年間5000万台以上の自動車が販売され、毎年130万人以上が交通事故で死亡しています。 インドは交通事故による死者の11%を占めている。 事故の78%はドライバーが担当している。 発展途上国の道路安全問題は大きな関心事であり、道路安全問題の主な原因の一つとして人間の行動があげられる。 事故の主な原因は運転者の気晴らしが挙げられている。 モバイルの使用、飲酒、手術器具、顔のメイク、社会的相互作用などの理由によって引き起こされることがある。 このプロジェクトの範囲では、コンピュータビジョンを使用して実行時に異なるドライバの邪魔を分類する、高度に効率的なmlモデルの構築に重点を置く。 また、エッジデバイスに設定できるように、モデルの全体的な速度とスケーラビリティを分析します。 CNN、VGG-16、RestNet50、CNNのアンサンブルを使ってクラスを予測する。

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