Driver Drowsiness Detection: Systems and Solutions

این SpringerBrief اصول سیستم‌های تشخیص خواب‌آلودگی راننده را ارائه می‌کند، نمونه‌هایی از محصولات موجود را ارائه می‌کند و راهنماهایی را برای پزشکانی که علاقه‌مند به توسعه راه‌حل‌های خود برای مشکل هستند، ارائه می‌کند. خواب آلودگی راننده تقریباً 7 درصد از کل تصادفات جاده ای و تا 18 درصد از تصادفات مرگبار را ایجاد می کند. سیستم‌های فعالی که قادر به جلوگیری از تلفات جانی هستند، تکنیک‌ها، روش‌ها و الگوریتم‌هایی را از بسیاری از زمینه‌های مهندسی و علوم کامپیوتر مانند طراحی حسگر، پردازش تصویر، بینایی کامپیوتر، توسعه اپلیکیشن موبایل و یادگیری ماشین ترکیب می‌کنند که در این مختصر به آن پرداخته شده است. . مفاهیم اصلی که در این مختصر به آنها پرداخته شده عبارتند از: نیاز به چنین سیستم‌هایی، روش‌های مختلف که با آن می‌توان خواب‌آلودگی را تشخیص داد (و اصطلاحات مرتبط)، راه‌حل‌های تجاری موجود، الگوریتم‌های انتخاب شده و جهت‌های تحقیقاتی، و مجموعه‌ای از مثال‌ها و مطالعات موردی. این موضوعات خواننده را برای درک این زمینه مهم و کاربردهای آن مجهز می کند. سیستم‌های تشخیص و راه‌حل‌ها: خواب‌آلودگی راننده منبعی ارزشمند برای محققان و متخصصانی است که در سیستم‌ها و فناوری‌های هوشمند خودرو کار می‌کنند. دانشجویان سطح پیشرفته که در رشته علوم کامپیوتر و مهندسی برق تحصیل می کنند نیز مطالب را مفید خواهند یافت.

This SpringerBrief presents the fundamentals of driver drowsiness detection systems, provides examples of existing products, and offers guides for practitioners interested in developing their own solutions to the problem. Driver drowsiness causes approximately 7% of all road accidents and up to 18% of fatal collisions. Proactive systems that are capable of preventing the loss of lives combine techniques, methods, and algorithms from many fields of engineering and computer science such as sensor design, image processing, computer vision, mobile application development, and machine learning which is covered in this brief. The major concepts addressed in this brief are: the need for such systems, the different methods by which drowsiness can be detected (and the associated terminology), existing commercial solutions, selected algorithms and research directions, and a collection of examples and case studies. These topics equip the reader to understand this critical field and its applications. Detection Systems and Solutions: Driver Drowsiness is an invaluable resource for researchers and professionals working in intelligent vehicle systems and technologies. Advanced-level students studying computer science and electrical engineering will also find the content helpful.