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저자정보
Duy-Linh Nguyen (University of Ulsan) Muhamad Dwisnanto Putro (University of Ulsan) Kang-Hyun Jo (University of Ulsan)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
371 - 375 (5page)

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The traffic accident is a big problem in the world and it is happening every day. One of the main causes is distracted driving. Those are the actions of the driver when they are not focusing on driving on the road such as using the cellphone, drinking, makeup, talking to others, etc. For driver warning purpose, this paper proposes a distracted driver recognizer with a simple and efficient Convolutional Neural Network (CNN). The evaluation results on the State Farm Distracted Driver Detection dataset with ten activities achieved an accuracy of 99.51% and on video with the latency allowed for deployment in the real-time system based on a low-computation device.
#Convolutional Neural Network #Distracted driver recognizer #Driver Surveillance system #Image classification

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. METHODOLOGY
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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