International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.119-128
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2022
Recently, due to the development of related technologies for autonomous vehicles, driving work is changing more safely. However, the development of support technologies for level 5 full autonomous driving is still insufficient. That is, even in the case of an autonomous vehicle, the driver needs to drive through forward attention while driving. In this paper, we propose a method to monitor driving tasks by recognizing driver behavior. The proposed method uses pre-trained deep convolutional neural network models to recognize whether the driver's face or body has unnecessary movement. The use of pre-trained Deep Convolitional Neural Network (DCNN) models enables high accuracy in relatively short time, and has the advantage of overcoming limitations in collecting a small number of driver behavior learning data. The proposed method can be applied to an intelligent vehicle safety driving support system, such as driver drowsy driving detection and abnormal driving detection.
Driver-specific technology in the automotive field has been commercialized for vehicle accessories, driver memory sheets, and side mirrors. In recent years, the demand for customized technology has expanded to include the user interface of an infotainment system (Infotainment System) and advanced driver support system (Advanced Driver Assistance System), and customized technologies for drivers have been studied. Therefore, this article describes the driver-tailored technology trends being studied in these fields, and examines the major research issues related to future driver-tailored technologies in the automotive field.
This paper, we argue that sector in terms of the creative industries the need to the institutional settle of the rent-a-driver business; the industry could create more than 200,000 jobs, the effect is to bring out the about 4 trillion underground economy and Can be interpreted industry, which contributes to reduce social costs, ranging from 1.7 trillion won to 5.7 trillion per year. Through institutionalization of policy should support. Observation and in-depth interviews were conducted with the law and the president of the rent-a-driver business company. The operating system should be improved. the rent-a-driver business, for the formulation of the work ethic and education is desperately needed. The effect socio-economic contribution effect of the rent-a-driver business industry can be summarized as follows. First, it is an industry that has an operating system utilizing state-of-the-art technology and equipment, and the convergence of creative industries to comply with the market. Second, the effect appears as an industry that creates jobs for the populace to replace the social security system, social safety net is considered as an industry. Third, this is an industry that can be self-reliant in the short term at least political support, the industry is considered in the industry to maximize the effectiveness and efficiency of the support policy.
In this study, a system is proposed for analyzing whether driver's eyes are open or closed on the basis of images to determine driver's drowsiness. The proposed system converts eye areas detected by a camera to a color space area to effectively detect eyes in a dark situation, for example, tunnels, and a bright situation due to a backlight. In addition, the system used a thickness distribution of a detected eye area as a feature value to analyze whether eyes are open or closed through the Support Vector Machine(SVM), representing 90.09% of accuracy. In the experiment for the images of driver wearing glasses, 83.83% of accuracy was obtained. In addition, in a comparative experiment with the existing PCA method by using Eigen-eye and Pupil Measuring System the detection rate is shown improved. After the experiment, driver's drowsiness was identified accurately by using the method of summing up the state of driver's eyes open and closes over time and the method of detecting driver's eyes that continue to be closed to examine drowsy driving.
LKAS(Lane Keeping Assistance System) main function is to support the driver in keeping the vehicle within the current lane. Therefore, this system is able to reduce the driver workload with assisting the driver during driving. In this paper, we presented on study for test procedures and evaluation methods of the LKAS. The vehicle test conducted on straight road, left curve, right curve and four different types of lane under various vehicle speeds. This study proposed the LKAS system test procedures and methods that we are able to identify LKAS driving mechanism and performance.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.12
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pp.123-129
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2014
In accordance with the development of various convergence devices, cameras are being used in many types of the systems such as security system, driver assistance device and so on, and a lot of people are exposed to these system. Therefore the system should be able to recognize the human behavior and support some useful functions with the information that is obtained from detected human behavior. In this paper we use a machine learning approach based on 2D image and propose the human behavior pattern recognition methods. The proposed methods can provide valuable information to support some useful function to user based on the recognized human behavior. First proposed one is "phone call behavior" recognition. If a camera of the black box, which is focused on driver in a car, recognize phone call pose, it can give a warning to driver for safe driving. The second one is "looking ahead" recognition for driving safety where we propose the decision rule and method to decide whether the driver is looking ahead or not. This paper also shows usefulness of proposed recognition methods with some experiment results in real time.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.13
no.1
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pp.50-58
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2013
Estimating a driver's head pose is an important task in driver-assistance systems because it can provide information about where a driver is looking, thereby giving useful cues about the status of the driver (i.e., paying proper attention, fatigued, etc.). This study proposes a system for estimating the head pose using monocular images, which includes a novel use of backprojection. The system can use a single image to estimate a driver's head pose at a particular time stamp, or an image sequence to support the analysis of a driver's status. Using our proposed system, we compared two previous pose estimation approaches. We introduced an approach for providing ground-truth reference data using a mannequin model. Our experimental results demonstrate that the proposed system provides relatively accurate estimations of the yaw, tilt, and roll angle. The results also show that one of the pose estimation approaches (perspective-n-point, PnP) provided a consistently better estimate compared to the other (pose from orthography and scaling with iterations, POSIT) using our proposed system.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.3
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pp.439-444
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2011
In this paper, we implemented the intelligent smart monitor system for next generation which is most commonly viewed information in a vehicle from the instrument cluster, where speed, tachometer, fuel, engine temperature, fuel gauge, turn indicators and warning lights and provide the driver with an array of informations. Designed Smart HUD(Head-Up-Display) monitor system is composed TFT LCD, LCD Back light led, plane mirror, lens and controllers parts and it was assembled to intelligent integrated smart monitor system. Finally, we analyze intelligent integrated smart monitor system for driver safety vehicles and present the possibility to apply to smart intelligent HUD total monitor system for next generation.
In order to minimize the maintenance cost at local lines, Information & Communication Technology based onboard train control system is being developed. Unlike the central traffic control based fixed block system, this system use a moving block method and railway driver direct control switch and railway crossing. The purpose of this paper is to analyze the concerned main operational issues are as follows: the preparation of train operation, drivability, the role of driver and controller, block system and cost. We defined the role of driver and driver's input data for train service, and we designed the business process of driver using UML tool. We considered the aspect of drivability, DMI is needed to support the braking moment for the driver and driver training simulator. We designed the driver business process for control of switch and railway crossing. We analyzed the fixed block system and moving block system to confirm the difference with the existing operational method. The cost analysis structure is also needed for the operation cost comparison.
Various technical and societal approaches are being made to realize the auto driving (AD) and cooperative driving (CD) including communication network and extended advanced driver support system is under development. In CD, it is important to share the roles of the driver and the system and to secure the stability of the driving, so a efficient interface scheme between the driver and the vehicle is required. This study proposes a research model including driver, system and driving environment considering the role and function of driver and system in CD. An efficient interface between the driver and the vehicle to cope with various driving situations on the CD using the analysis of the driving environment and the research model is also proposed. Through this study, it is expected that the proposed research model and interface scheme could contribute to CD system design, cockpit module development and interface device development.
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