Применение методов распознавания образов при анализе состояния водителя для оценки степени усталости с использованием нейро-сетевых технологий
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15586015Ключевые слова:
методы распознавания образов, искусственный интеллект, сверточные нейронные сети, состояние водителяАннотация
В статье рассмотрены методы распознавания образов, решающие актуальную задачу анализа изображений. Среди рассмотренных методов отдано предпочтение системам распознавания образов на основе искусственного интеллекта. Наиболее эффективной и точной методикой является методика обучения глубоких нейронных сетей. Авторами было разработано мобильное приложение для определения усталости водителя, основанное на использовании сверточных нейронных сетей. Данные предварительно были обработаны, а именно они были очищены вручную путем удаления нежелательных изображений, которые не являлись необходимыми для построения модели. Данные содержат около 7000 изображений глаз людей при различных условиях освещения. Предложенное мобильное приложение достаточно надежно и эффективно, и позволит повысить общедоступность систем контроля усталости водителя.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
