Vehicle Data Acquisition and Analysis for Detection of the Driver's Drowsiness
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F11%3APU94737" target="_blank" >RIV/00216305:26220/11:PU94737 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Vehicle Data Acquisition and Analysis for Detection of the Driver's Drowsiness
Popis výsledku v původním jazyce
In the last decade a big effort was made to develop a reliable system for detection of the oncoming driver's sleepiness. Until now this problem has not been satisfactorily solved. In this paper we present our system for data acquisition and analysis. The data is collected from the engine CAN bus during test-rides in the real traffic conditions. The driver drowsiness is measured directly in the vehicle before and after the test-ride using the fusion of two methods: flicker test and subjective feeling. The data is analyzed using the data mining techniques including feature extraction and filter feature selection. The features are based on the discrete wavelet transform and short time Fourier transform. The performance of the features is measured by the area under the receiver operating characteristic.
Název v anglickém jazyce
Vehicle Data Acquisition and Analysis for Detection of the Driver's Drowsiness
Popis výsledku anglicky
In the last decade a big effort was made to develop a reliable system for detection of the oncoming driver's sleepiness. Until now this problem has not been satisfactorily solved. In this paper we present our system for data acquisition and analysis. The data is collected from the engine CAN bus during test-rides in the real traffic conditions. The driver drowsiness is measured directly in the vehicle before and after the test-ride using the fusion of two methods: flicker test and subjective feeling. The data is analyzed using the data mining techniques including feature extraction and filter feature selection. The features are based on the discrete wavelet transform and short time Fourier transform. The performance of the features is measured by the area under the receiver operating characteristic.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
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
978-80-214-4302-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
1-6
Název nakladatele
Neuveden
Místo vydání
Neuveden
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
000302647900060