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”

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