هادی نیکنام شیروان - کارشناسی ارشد مهندسی مکاترونیک دانشگاه تهران
علیرضا رضائی - دانشیار دانشکده علوم و فنون نوین دانشگاه تهران
محمدرضا اکرمی - کارشناسی ارشد مهندسی مکاترونیکدانشگاه تهران

تلفات ناشی از تصادفات و سوانح رانندگی، یکی از مهمترین عوامل مرگ و میر در انسانها میباشد. اینگونه سوانح علاوه برتلفات جانی باعث وارد شدن میزان زیادی خسارت به ذخایر ملی میشود. دانشمندان همواره به دنبال ارائه راهکارهایی برایجلوگیری از وقوع حوادث و کاهش تلفات و مرگ و میر بودهاند. یکی از تکنولوژیهایی که در سالهای اخیر مورد توجه قرار گرفتهاست، استفاده از سیستمهای هوشمند کمک راننده میباشد که با استفاده از آن میتوان در مواقع وقوع خطر با اعلام هشدار بهموقع به رانندگان از وقوع حادثه جلوگیری نمود. در این گونه سیستمها از روشهای هوش مصنوعی و شبکههای یادگیری عمیق بهمنظور شناسایی حالتهای مختلف خطر استفاده میشود. در این پژوهش از شبکههای یادگیری عمیق برای تشخیص حالاتمختلف حواسپرتی راننده استفاده شده است. برای این منظور از دادههای آموزشی StateFarm و شبکههای VGG۱۶ وGoogLeNet به کار گرفته شدهاند. نتایج حاصله نشان میدهد که روش معرفی شده از دقت بالای ۹۹ درصد برخوردار است کهنشان دهنده این است که روش معرفی شده میتواند در سیستمهای کمک راننده پیادهسازی شود.

تشخیص حواسپرتی راننده، شبکه عصبی، شبکه یادگیری عمیق، سیستم کمک راننده