論文の概要: A Review Paper of the Effects of Distinct Modalities and ML Techniques to Distracted Driving Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11758v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 21:35:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:25:38.363408
• Title: A Review Paper of the Effects of Distinct Modalities and ML Techniques to Distracted Driving Detection
• Title（参考訳）: 特定モーダリティとML技術が解離運転検出に及ぼす影響に関するレビュー論文
• Authors: Anthony. Dontoh, Stephanie. Ivey, Logan. Sirbaugh, Armstrong. Aboah,
• Abstract要約: 引き離された運転は、深刻な人的・経済的影響で重要な世界的課題である。 この体系的なレビューは、機械学習(ML)と深層学習(DL)技術を多種多様なデータモダリティに適用した包括的分析を提供することによって、重要なギャップに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6248657646376707
• License:
• Abstract: Distracted driving remains a significant global challenge with severe human and economic repercussions, demanding improved detection and intervention strategies. While previous studies have extensively explored single-modality approaches, recent research indicates that these systems often fall short in identifying complex distraction patterns, particularly cognitive distractions. This systematic review addresses critical gaps by providing a comprehensive analysis of machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques applied across various data modalities - visual,, sensory, auditory, and multimodal. By categorizing and evaluating studies based on modality, data accessibility, and methodology, this review clarifies which approaches yield the highest accuracy and are best suited for specific distracted driving detection goals. The findings offer clear guidance on the advantages of multimodal versus single-modal systems and capture the latest advancements in the field. Ultimately, this review contributes valuable insights for developing robust distracted driving detection frameworks, supporting enhanced road safety and mitigation strategies.
• Abstract（参考訳）: 引き離された運転は、深刻な人的・経済的影響で重要な世界的課題であり、検出と介入戦略の改善を要求している。 これまでの研究では、単一モダリティのアプローチを幅広く研究してきたが、最近の研究では、これらのシステムは複雑な注意散らしパターン、特に認知的注意散らしパターンの特定に不足していることがしばしば示されている。 この体系的なレビューは、視覚、感覚、聴覚、マルチモーダルなど、さまざまなデータモダリティに適用される機械学習(ML)とディープラーニング(DL)技術の包括的な分析を提供することによって、重要なギャップに対処する。 モーダリティ、データアクセシビリティ、方法論に基づく研究を分類・評価することにより、どのアプローチが最も正確かを明らかにし、特定の注意をそそられた運転検出目標に最も適しているかを明らかにする。 この結果から,マルチモーダルシステムと単一モーダルシステムの利点を明確に把握し,最新の進歩を捉えた。 最終的に、このレビューは、ロバストな注意をそらした運転検出フレームワークを開発するための貴重な洞察をもたらし、道路安全と緩和戦略の強化をサポートする。

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