실시간 얼굴 분석을 기반으로 한 운전자의 졸음 평가

자동차 운전은 사람들의 일상 생활에서 복잡하고 잠재적으로 위험한 활동이며, 생리적 및 인지적 자원의 전적인 참여가 필요합니다. 이러한 자원의 손실은 교통사고를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 졸음 운전은 예상치 못한 사건에 적응하고 예측하고 반응하는 능력에 영향을 미칩니다. 이 문제에 대한 해결책은 졸음이 감지될 경우 운전자에게 경고할 수 있는 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)의 채택입니다. 따라서 다양한 시나리오에서 인간 행동을 이해하고, 측정하고, 모니터링하기 위해 운전사 모니터링 시스템(DMS)을 포함해야 합니다. 이 기사에서는 실제 차량에서 사용할 수 있는 가장 유망한 해결책으로 비침해적인 방법인 행동적 접근을 사용하여 운전자의 졸음을 감지하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 개발된 프레임워크는 표준 카메라를 이용하여 운전자의 얼굴을 분석함으로써 졸음 관련 측정을 추출할 수 있도록 합니다. 첫째, 얼굴 탐지 단계가 비디오 프레임에서 운전자의 얼굴을 식별합니다. 그런 다음, 얼굴 랜드마크 위치 집합이 식별됩니다. 이 랜드마크 포인트는 머리 방향을 추정하고 깜빡임이 발생할 때를 감지하는 데 사용됩니다. 적절하게 정의된 안구 변수를 모니터링하여, Fuzzy Inference System (FIS)을 통해 운전자의 졸음 정도를 감지합니다.