論文の概要: Driver Drowsiness Detection System: An Approach By Machine Learning Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06310v1
• Date: Sat, 11 Mar 2023 05:05:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 19:47:08.422732
• Title: Driver Drowsiness Detection System: An Approach By Machine Learning Application
• Title（参考訳）: 運転者の眠気検出システム:機械学習によるアプローチ
• Authors: Jagbeer Singh, Ritika Kanojia, Rishika Singh, Rishita Bansal, Sakshi Bansal
• Abstract要約: 毎年100万人が交通事故で死亡している。 道路事故の件数が増加する主な原則は、眠気である。 本稿では,80%の精度で眠気検知の問題を解決することに焦点を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The majority of human deaths and injuries are caused by traffic accidents. A million people worldwide die each year due to traffic accident injuries, consistent with the World Health Organization. Drivers who do not receive enough sleep, rest, or who feel weary may fall asleep behind the wheel, endangering both themselves and other road users. The research on road accidents specified that major road accidents occur due to drowsiness while driving. These days, it is observed that tired driving is the main reason to occur drowsiness. Now, drowsiness becomes the main principle for to increase in the number of road accidents. This becomes a major issue in a world which is very important to resolve as soon as possible. The predominant goal of all devices is to improve the performance to detect drowsiness in real time. Many devices were developed to detect drowsiness, which depend on different artificial intelligence algorithms. So, our research is also related to driver drowsiness detection which can identify the drowsiness of a driver by identifying the face and then followed by eye tracking. The extracted eye image is matched with the dataset by the system. With the help of the dataset, the system detected that if eyes were close for a certain range, it could ring an alarm to alert the driver and if the eyes were open after the alert, then it could continue tracking. If the eyes were open then the score that we set decreased and if the eyes were closed then the score increased. This paper focus to resolve the problem of drowsiness detection with an accuracy of 80% and helps to reduce road accidents.
• Abstract（参考訳）: 人的死傷の大部分は交通事故によるものである。 世界保健機関(who)によると、毎年100万人が交通事故で死亡している。 十分な睡眠、休息、疲れを感じていないドライバーは、車輪の後ろで眠り、自分自身と他の道路利用者の両方を危険に晒すことがある。 道路事故の研究は、運転中の眠気によって大きな道路事故が発生することを明記した。 最近では、疲れた運転が眠気を引き起こす主な原因であることが観察されている。 今では、道路事故の増加のための主要な原則となっている。 これは、できるだけ早く解決することが非常に重要である世界の大きな問題になります。 すべてのデバイスの主な目標は、リアルタイムに眠気を検出するパフォーマンスを改善することである。 多くのデバイスは、異なる人工知能アルゴリズムに依存する眠気を検出するために開発された。 そこで本研究では,ドライバの眠気検出にも関係しており,顔の識別と視線追跡によってドライバの眠気を識別できる。 抽出されたアイイメージは、システムによってデータセットにマッチする。 システムはデータセットの助けを借りて、もし目が一定の範囲に近かったら、ドライバーに警告を鳴らすために警報を鳴らし、もし目が警告の後に開いていれば、追跡を続けることができることを検知した。 目が開いていると、設定したスコアが減少し、目を閉じるとスコアが増加する。 本稿では,80%の精度で眠気検知の問題を解決することに注力し,道路事故の低減に寄与する。

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