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논문 기본 정보

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저자정보
Ji Hyun Yang (Kookmin University) Hyeon Bin Jeong (Kookmin University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2015
발행연도
2015.10
수록면
2,011 - 2,015 (5page)

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This paper aims to improve the performance of drivers’ state estimation algorithm using multi-modal information. While driving, drivers’ abnormal states may increase the likelihood of an accident. Thus, detection of the precise states of drivers is a key factor of preventing car accidents. Driver drowsiness, distraction, and workload was assessed through human-in-the-loop experimental data including vehicle, video, voice and physiological information. Dynamic Bayesian Network (DBN) was applied to assess the drivers’ state and integrate sensor data, whereas Hybrid Bayesian Network (HBN) was used previously. This paper shows the improved performance ? DBS estimates drowsiness with 67.3% correct detection (n=4), visual distraction with 82.8% correct detection (n=16), cognitive distraction with 80.6% correct detection (n=16), and high workload with 86.6% correct detection (n=16). This research showed improved performance compared to our previous algorithm shown in Ryu et al. (2015).
#Drivers #Drowsiness #Distraction #High Workload #Bayesian Network #Signal Detection Theory #Human-in-the-loop experiment

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. ALGORITHM DESIGN FOR DRIVER STATE ESTIMATION
3. PERFORMANCE EVALUATION OF THE PROPOSED ALGORITHM
4. DISCUSSION
5. ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

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