道路での危険な運転を評価するためのフージーベースのドライバー監視システム

科学分野:

• 人工知能
• コンピュータ・ビジョン
• 道路安全工学

背景:

• 交通 事故 は,運転 員 の 疲労,スピード,天候,時間 的 な 要因 から 生じ ます.
• 既存のモニタリングシステムは リスクの総合的な評価を欠いていることが多い.
• 運転のリスクを積極的に特定し,軽減するための高度なシステムが必要です.

研究 の 目的:

• 危険な運転行動を自動的に検出するためのフージードライバーモニタリングシステム (FDMS) の設計と評価.
• リスク評価モデルに複数の重要な運転パラメータを統合することによって,道路の安全性を高める.
• ドライバーモニタリングシステムの正確性と信頼性を向上させる

主な方法:

• 運転のリスクを評価するためのフージロジックを組み込んだFDMSを開発しました.
• ドライバーの顔検出と深層学習 (LSTM,CNN) のためのBlazeFaceを利用した.
• 車両の速度,ドライバーの眠気,天気,週の日,日の時間,入力パラメータとして.
• リアルタイムのデータ表示とリスクレベル表示のためのグラフィカルユーザーインターフェース (GUI) を作成しました.

主要な成果:

• FDMSはシミュレートされた環境と現実の環境で 運転リスクレベルを正確に評価した.
• 眠気検出アルゴリズムは70. 46%の精度,F1スコア71. 64%とAUC0. 75を達成しました.
• このシステムは 77.5%の正確さで ドライバーにリアルな警報を送り 現実の世界での適用性を確認しました

結論:

• FDMSは,高リスクの運転状況を正確に検出し,迅速かつ正確なリスク評価を行います.
• 複数のリスク要因を考慮すると,事故防止の予測の精度が大幅に向上します.
• このシステムは,主動的な運転者警告によって,交通事故を減らす大きな可能性を示しています.