• 제목/요약/키워드: Drowsiness Detection

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선박의 안전운항을 위한 깊이정보 기반의 졸음 감지 시스템 (A Detection System of Drowsy Driving based on Depth Information for Ship Safety Navigation)

  • 하준;양원재;최현준
    • 해양환경안전학회지
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    • 제20권5호
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    • pp.564-570
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    • 2014
  • 본 논문에서는 컬러정보와 깊이정보를 사용하여 얼굴을 검출하고 추적한 후 항해사의 졸음을 탐지하는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성된다. 얼굴검출 과정에서는 기존의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 Adaboost 알고리즘을 사용하며, Adaboost로 입력되는 영상의 영역을 사람이 존재하는 영역으로만 제한하여 얼굴을 검출한다. 얼굴검출 과정에서 얼굴이 검출되면 그것을 템플릿으로 하여 얼굴추적 과정이 수행된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 실험영상을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 졸음탐지 방법은 기존의 방법에 비해 약 23 %의 수행시간을 보였으며, 또한 졸음탐지 방법은 추적 시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1 %의 낮은 추적오차율을 보였다.

운전자 졸음 인식 시스템 구현 (Implementation of Driver Fatigue Monitoring System)

  • 최진모;송혁;박상현;이철동
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37권8C호
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    • pp.711-720
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    • 2012
  • 본 논문에서는 운전자 졸음 인식 시스템의 구현 방법과 그에 따른 결과를 소개한다. 영상 입력 장치로는 시중에 판매되는 웹캠 카메라를 사용하였다. 얼굴 검출 방법으로는 Haar 변환 기법을 이용하였으며, 다양한 조명 환경에 강건하게 적응하도록 조명정규화를 수행하였다. 조명정규화를 거친 얼굴 영상은 특징값 추출에 용이하다. 조명정규화를 통한 눈 후보영역은 인체측정학 정보를 이용하여 후보 영역을 줄인 이후에 PCA와 Circle Mask의 혼합 모델을 적용했다. 위 방법을 통해 차량 내부의 복잡한 조명 환경 속에서 강건히 눈 영역을 추출한다. 검출된 눈 영역은 고해상도의 조명 정규화 영상과 간단한 연산을 통하여 졸음 여부를 판별한다. 졸음 상태가 1단계로 판단 될 경우에는 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계일 경우에는 CAN(Controller Area Network)를 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 준다. 본 논문에서 제안하는 졸음 인식 시스템은 낮은 계산 복잡도를 만족하는 동시에 높은 인식률을 보여준다. 실험 결과 차량 내에서 97%의 인식률이 나타났다.

HW/SW Co-design of a Visual Driver Drowsiness Detection System

  • Yu, Tian;Zhai, Yujia
    • 중소기업융합학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.31-39
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    • 2014
  • PID 오토 튜닝 컨트롤러는 퍼지 논리를 통해 설계되었다. 이러한 오류 및 오류 파생 의견으로 일반적인 값은 발견적 표현으로 변경, 그들은 퍼지 및 defuzzification 과정을 통해 PID 이득을 결정했다. 퍼지 절차 및 PID 제어기 설계는 개별적으로 간주하고, 그것들을 혼합하고, 분석 하였다. 퍼지 논리에 의해 획득 자동 조정 PID 컨트롤러는 3 차 플랜트 제어 이하의 능력을 보여 주었다. 또한 설계된 자동 동조 방식으로 추적 문제를 참조하는 데 적용한다.

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눈 검출 및 눈동자 추적 기반을 통한 졸음운전 경보 시스템 구현 (Implementation of Drowsiness Driving Warning System based on Eyes Detection and Pupi1 Tracking)

  • 민지홍;김정철;홍기천
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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    • pp.249-252
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    • 2005
  • 본 논문에서는 자동차를 운전 시에 운전자의 얼굴과 눈의 영역을 자동으로 검출하고 눈동자를 추적하여 운전자의 졸음 여부를 판단하는 효과적인 시스템 구현방법을 제안한다. 복잡한 배경에서 얼굴과 눈을 검출하는 방법은 Haar-like feature의 원리를 이용하고 졸음운전으로 판단하는 방법은 눈동자 영역의 특성과 눈동자의 검출 유무, 움직임 등의 인식을 통하여 졸음운전 경보시스템의 실용화에 대한 가능성을 확인한다.

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비접촉식 심전도 신호를 이용한 운전자 졸음 검출 시스템 (Drivers' Drowsiness Detection System using the ECG measured by Non Contact Sensors)

  • 최민호;정재진;김상우
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.1393-1394
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    • 2015
  • 본 논문은 비접촉식 센서를 통한 심전도 신호를 이용하여 운전자의 졸음을 검출하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 비접촉식으로 얻은 심전도 신호에 적합한 특성들을 추출하였으며 t-test를 이용하여 검출 시스템에서 사용할 특성을 선택하였다. 그 후 추출된 특성으로 구성된 데이터를 support vector machine을 활용하여 학습함으로써 졸음 검출 시스템을 구축하였다. 10명의 실험자를 대상으로 한 실험 결과, 각 실험자에 대해서는 평균 91.25 %, 모든 실험자를 대상으로 한 실험에서는 81.29 %의 정확도로 졸음을 검출하는 것이 가능하였다.

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운전자 졸음 감지 시스템을 위한 눈 추적 방법 (Eye Tracking Method for Driver Drowsiness Detection System)

  • 김정욱;장성걸;박종일
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.159-160
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    • 2016
  • 운전자 졸음 감지 시스템에서는 운전자의 눈의 위치를 정확하게 검출하고 추적하는 것이 중요하다. 각막 반사를 이용한 눈동자의 명암 차를 이용하여 동공의 위치를 정확하게 검출할 수 있다. 그러나 눈을 깜빡이는 순간에는 각막 반사 현상이 나타나지 않아 눈 검출에 실패하게 된다. 본 논문에서는 각막 반사와 템플릿 매칭을 이용하여 운전자가 눈을 깜빡이는 상황에도 지속적으로 두 눈의 위치를 정확하게 검출할 수 있는 시스템을 제안한다.

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A study on interaction effect among risk factors of delirium using multifactor dimensionality reduction method

  • Lee, Jong-Hyeong;Lee, Yong-Won;Lee, Yoon-Seok;Lee, Jea-Young
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권6호
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    • pp.1257-1264
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    • 2011
  • Delirium is a neuropsychiatric disorder accompanying symptoms of hallucination, drowsiness, and tremors. It has high occurrence rates among elders, heart disease patients, and burn patients. It is a medical emergency associated with increased morbidity and mortality rates. That s why early detection and prevention of delirium ar significantly important. And This mental illness like delirium occurred by complex interaction between risk factors. In this paper, we identify risk factors and interactions between these factors for delirium using multi-factor dimensionality reduction (MDR) method.

IoT기반의 뇌파 이용 졸음 검출시스템 (Drowsiness Detection System using Brainwave based on IoT)

  • 정재화;주우경;김병만;양연모;임완수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1393-1395
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    • 2015
  • 군에서의 경계근무는 방위 임무에 있어 아무리 강조해도 부족할 정도로 중요한 업무이지만, 인간이라는 한계 때문에 어쩔수 없이 소홀히 되어지는 부분이 있다. 이에 본 논문에서는 뇌파를 사용하여 경계병의 졸음을 검출하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 IoT를 기반으로 설계되었으며, 주요기능으로는 뇌파 측정 기능, 신원 확인 기능, 졸음 판별 표시 기능, 실시간 뇌파 전송 기능 등이 있다. 현재 각 기능에 대한 구체적인 방법들을 구현하여 성능 분석중에 있으며 향후 이 시스템이 완전히 개발 된다면 국방 경계태세 강화 등 다른 여러 분야에서 유용하게 쓰일 것으로 기대된다.

EEG 패턴 분석을 이용한 졸음 검출 (Drowsiness Detection via EEG Pattern Analysis)

  • 황부희;김병만;양연모;임완수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1396-1398
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    • 2015
  • BCI (Brain Computer Interface)는 사람의 두뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스'를 나타내는 것이며 EEG(Electroencephalogram)을 주로 분석하여 인간의 행동이나 의도를 파악한다. 본 논문에서는 EEG를 이용한 행동인식의 하나로 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 제안방법에서는 MindWave를 이용하여 얻은 실험 데이터를 FFT를 이용하여 1초 단위로 스펙트럼을 분석하여 High-Alpha 영역의 시간에 따른 데이터 변화 패턴을 분석하여 졸음을 판단한다. 실험 결과, 100%의 최고 성능을 얻을 수 있었다.

졸음방지를 위한 안면검출 해석과 서비스에 관한 연구 (A Study on Analysis and Service of the Face Detection to Prevent Drowsiness)

  • 이대연;이수용;박종원;김정호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.508-510
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    • 2020
  • 2015년도부터 2019년도까지 5년간 고속도로에서 1,079명의 사망자가 발생하였으며, 이중 졸음운전 및 주시 태만이 729명(67.6%)로 가장 많았다. 졸음운전 방지를 위해 휴게소, 졸음쉼터 등 노력하고 있으나 이러한 노력에도 졸음운전으로 인한 사고는 지금까지도 계속해서 발생하고 있다. 본 연구는 이러한 사고를 방지하기 위해 적외선 카메라를 이용한 영상 촬영하여 안면검출 해석과 서비스를 구현하였다. 안면검출을 통한 동공 상태의 여부와 적합한 수면 판단 기준으로 PERCLOS(Percentage of Eye Closure)을 적용하였다. 운전자의 동공의 장축과 단축의 비율이 1 : 0.35 미만 일 때, 운전자가 졸음상태라 판단하고 음성 알람을 통해 졸음방지를 개선할 수 있었다.