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초록—이 논문은 실시간 온라인 프로토타입 운전 피로 모니터에 대해 설명한다. 이 모니터는 원격에 위치한 전하 결합 소자 카메라와 능동 적외선 조명이 장착되어 운전자의 비디오 이미지를 획득한다. 사람의 경각성 정도를 일반적으로 나타내는 다양한 시각적 단서가 실시간으로 추출되어 체계적으로 결합되어 운전자의 피로 수준을 추론한다. 사용되는 시각적 단서는 눈꺼풀 움직임, 시선 이동, 머리 움직임 및 얼굴 표정을 포함한다. 인간 피로를 모델링하고 추출된 시각적 단서를 기반으로 피로를 예측하기 위한 확률 모델이 개발되었다. 여러 시각적 단서를 동시에 사용하고 이들을 체계적으로 결합하면 단일 시각적 단서를 사용할 때보다 훨씬 더 견고하고 정확한 피로 특성화를 제공한다. 이 시스템은 다양한 인종 배경, 성별 및 연령을 가진 인간 피험자를 대상으로 다양한 피로 조건에서 검증되었으며, 안경 착용 여부 및 다양한 조명 조건에서도 테스트되었다. 피로 특성화에서 상당히 견고하고 신뢰할 수 있으며 정확한 것으로 나타났다. 색인어—운전자의 경계, 인간 피로, 확률 모델, 시각적 단서.
Ji 외 (Thu,)는 이 질문을 연구했습니다.