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안양진 (인천대학교) 정철민 (인천대학교) 박이형 (인천대학교) 강창묵 (인천대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
949 - 952 (4page)

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This paper presents the implementation of an algorithm combining Google MediaPipe and L2CS-Net to detect driver drowsiness and monitor gaze direction during driving Drowsiness is estimated using the average Eye Aspect Ration (EAR) of both eyes, calculated through facial landmark detection with MediaPipe. When the EAR reamins below a specified threshold for a certain period, a warning is triggered. Additionally, L2CS-Net employed for real-time gaze tracking by extracting pitch and yaw data. The extracted EAR, pitch, and yaw data were used to classity driver states using machine learning models, and the system's accuracy was evaluated.
#Mediapipe #L2CS-Net #EAR #Drowsy Driving #Machine learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. 시스템 구조
4. 실험 결과
5. 결론
References

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