Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On Image Segmentation Techniques for Driver Inattention Systems

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F11%3APU94504" target="_blank" >RIV/00216305:26220/11:PU94504 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On Image Segmentation Techniques for Driver Inattention Systems

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Visual systems for automatic monitoring of driver vigilance usually have to address two main problems. First of all, they have to acquire and process image sequence so that fatigue features can be simply extracted. Secondly, visual systems have to analyse a set of acquired features and subsequently recognize dangerous behaviour such as driver inattention or sleepiness. This paper is focused particularly on segmentation methods used for reliable eyes tracking, because of eyes features are probably most significant features for determining of a driver fatigue. Fundamentals segmentation methods as simple colour segmentation or Hough transform as well as more complex methods as Haar-like features or symmetries detection are introduced in the paper. Several of the most frequently used fatigue features are listed and described at the end of the paper. All the presented methods were tested and verified on both laboratory and real sets of images.

  • Název v anglickém jazyce

    On Image Segmentation Techniques for Driver Inattention Systems

  • Popis výsledku anglicky

    Visual systems for automatic monitoring of driver vigilance usually have to address two main problems. First of all, they have to acquire and process image sequence so that fatigue features can be simply extracted. Secondly, visual systems have to analyse a set of acquired features and subsequently recognize dangerous behaviour such as driver inattention or sleepiness. This paper is focused particularly on segmentation methods used for reliable eyes tracking, because of eyes features are probably most significant features for determining of a driver fatigue. Fundamentals segmentation methods as simple colour segmentation or Hough transform as well as more complex methods as Haar-like features or symmetries detection are introduced in the paper. Several of the most frequently used fatigue features are listed and described at the end of the paper. All the presented methods were tested and verified on both laboratory and real sets of images.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JB - Senzory, čidla, měření a regulace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA102%2F09%2F1897" target="_blank" >GA102/09/1897: Bezpečnost automobilové dopravy - BAD</a><br>

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    The Proceedings of the 17th International Conference on Soft Computing

  • ISBN

    978-80-214-4120-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    1-6

  • Název nakladatele

    Institute of Automation and Computer Science

  • Místo vydání

    Brno, Czech Republic

  • Místo konání akce

    Brno University of Technology

  • Datum konání akce

    15. 6. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku