对用于驾驶员监控和分析车辆安全关键事件的人工智能工具的全面评估

科学领域:

• 工程 工程师 工程师 工程师
• 计算机科学 计算机科学
• 人类因素 人类因素

背景情况:

• 人类因素对车辆事故有很大影响.
• 驾驶员监控系统 (DMS) 对于通过减轻驾驶员错误来提高驾驶安全至关重要.
• 人工智能 (AI) 为提高DMS效率和准确性提供了先进的功能.

研究的目的:

• 整合和审查用于驾驶员监控和安全关键事件 (SCE) 分析的最先进的人工智能工具.
• 从学术和行业的角度提供对驾驶员监控中的AI应用的首次概述.
• 识别用于凝视分析,驾驶员状态监控和SCE分析的关键AI工具和模型.

主要方法:

• 对驾驶员监控中的AI模型和传感器进行了广泛的文献审查.
• 在基于摄像头的驾驶员监控和SCE分析中使用的AI工具的分析.
• 在学术研究与行业应用中对人工智能工具利用的比较研究.

主要成果:

• 识别流行的人工智能模型和传感器,用于驾驶员的目光和状态监控.
• 在行业中用于驾驶员监控和SCE分析的基本AI工具的目录.
• 突出了学术研究趋势和行业采用人工智能工具之间的差异.

结论:

• 人工智能工具对于推进驾驶员监控系统以提高安全性至关重要.
• 了解人工智能工具的风景对于未来的汽车安全研究和开发至关重要.
• 弥合学术见解和行业实施之间的差距可以加速采用有效的AI驱动的安全解决方案.