Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
Số Công nghệ TT 2015 (2015) Trang: 160-167
Tải về

Thông tin chung:

Ngày nhận:19/09/2015

Ngày chấp nhận: 10/10/2015

 

Title:

Driver drowsiness detection system

Từ khóa:

Xử lý ảnh, nhận dạng, phát hiện ngủ gật

Keywords:

Image processing, visual recognition, drowsiness detection

ABSTRACT

In this paper, we propose to construct a driver drowsiness detection system using computer vision methods. A camera is used to observe driver’s face. The system will alert the driver when he had dozed off based on eyes-closed state as well as the number of eyes blinking. In this work, we use two methods to detect the eyes-closed state of the driver: distance between eye and brow; curvature of the eyelids. The first method was proposed in some previous studies while the second is novel. We develop an algorithm to determine the eyes blinking through three consecutive frames. Theexperiment on a group of Vietnamese peopleshows that the system accuracy is about 93.1%.

TÓM TẮT

Trong khuôn khổ bài báo này,chúng tôi xây dựng một hệ thống phát hiện tình trạng ngủ gật của lái xe dựa trên các kỹ thuật thị giác máy tính. Với một camera (webcam) dùng để quan sát gương mặt tài xế, hệ thống sẽ phát âm thanh cảnh báo khi tài xế có biểu hiện ngủ gật dựa vào trạng thái mắt nhắm cũng như số lần chớp mắt, số lần mắt cử động. Đề tài sử dụng hai phương pháp phát hiện trạng thái nhắm mắt là: phương pháp xác định khoảng cách mắt với chân mày và phương pháp tính độ cong của đường tiếp giáp hai mí mắt. Phương pháp xác định khoảng cách mắt với chân mày đã được thực hiện trong một số nghiên cứu trước đây. Chúng tôi cũng trình bày một phương pháp xác định trạng thái nhắm mắt mới là phương pháp tính độ cong của đường tiếp giáp hai mí mắt. Chúng tôi đã xây dựng một giải thuật xác định hành động chớp mắt thông qua ba frame ảnh liên tiếp. Thực nghiệm trên một nhóm người Việt Nam cho thấy độ chính xác của hệ thống là 93.1%.

 

Các bài báo khác
Số 43 (2016) Trang: 116-125
Tải về
In: Nguyen Hoang PhuongVladik Kreinovich (2021) Trang: 313*325
Tạp chí: Soft Computing: Biomedical and Related Applications
In: Nguyen Hoang Phuong, Vladik Kreinovich (2021) Trang: 299-312
Tạp chí: Studies in Computational Intelligence
(2017) Trang: 108-113
Tạp chí: Hội thảo quốc gia lần thứ 20 - Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Quy Nhơn - Bình Định 23-24/11/2017
Volume 168 2016 (2016) Trang: 237-245
Tạp chí: Nature of Computation and Communication
Volume 168 2016 (2016) Trang: 276-286
Tạp chí: 2nd EAI International Conference on Nature of Computation and Communication MARCH 17–18, 2016 | RACH GIA, VIETNAM
 


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...