Вихідні дані
Однією з головних причин ДТП із травмованими та загиблими є сонливість водіїв. У цьому дослідженні було розроблено відстеження очей за допомогою нової системи з відкритим кодом на основі Інтернету речей (IoT). У цьому дослідженні було оцінено три алгоритми розпізнавання очима водія, які слід інтегрувати в рішення з відкритим вихідним кодом, щоб пробудити водіїв, коли вони починають дозувати: 1) згорткова нейронна мережа (CNN) із каскадом Хаара, 2) 68 орієнтирів обличчя та 3) виявлення погляду в три різні позиції обличчя для денних і нічних умов водіння, а також з окулярами та без них. Кожна комбінація цих факторів перевіряється 100 разів. Найкращий алгоритм вибирається на основі кількості правильних виявлень, а потім цей алгоритм знову перевіряється на основі освітлення (вдень і вночі), кута обличчя (ліворуч, праворуч і по центру), кута камери (ліворуч і праворуч) і окуляри (увімкнені та вимкнені) для виявлення як кліпання, так і закритих очей. Результати показують, що найточнішим алгоритмом для виявлення очей водія є CNN з алгоритмом Haar Cascade з точністю 94%. Система може визначати стан очей водіїв під час водіння, і якщо водії заплющують очі довше ніж на дві секунди, вона подає звуковий сигнал, щоб розбудити водія та уникнути аварії. Запропонована система з відкритим кодом коштує близько 100 доларів США і може бути широко розгорнута, щоб допомогти зменшити кількість аварій на дорогах у всьому світі.
- Безкоштовний код із відкритим кодом https://github.com/wissarutkong/cnn_eyedetection
Ключові слова
Дивись також
- OS Computer Vision для розподіленої переробки та адитивного виробництва
- Інші додатки комп’ютерного зору ОС
