Driver Drowsiness Detection by Identification of Yawning and Eye Closure
Publish place: Automotive Science and Engineering، Vol: 9، Issue: 3
Publish Year: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 59
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJAEIU-9-3_004
تاریخ نمایه سازی: 4 دی 1402
Abstract:
Today most accidents are caused by drivers’ fatigue, drowsiness and losing attention on the road ahead. In this paper, a system is introduced, using RGB-D cameras to automatically identify drowsiness and give warning. In this system two important modules have been utilized simultaneously to identify the state of driver’s mouth and eyes for detecting drowsiness. At first, using the depth information, the mouth area and its state are identified. Then using CNN networks, to predict whether the eyes are open or closed, a semi-VGG architecture is used .The results of yawning and eyes states detection are integrated to decide whether an alarm should be issued. The results show an accuracy of about ۹۰% which is encouraging.
Keywords:
Authors
Mina Zohoorian Yazdi
Iran University of Science and Technology
Mohsen Soryani
Associate Professor
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :