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J-GLOBAL ID：201802266856353606   整理番号：18A1808829

脳波の解析と分類によるdrowsy運転検出システム【JST・京大機械翻訳】

Drowsy Driving Detection System by Analyzing and Classifying Brain Waves

著者 (4件)： Subha R. (Department of Information Technology, Madras Institute of Technology, Chennai, India) ,  Aravind J. (Department of Information Technology, Madras Institute of Technology, Chennai, India) ,  Santhalingam Vigneshwaran (Department of Information Technology, Madras Institute of Technology, Chennai, India) ,  Sweetlin J. Dhalia (Department of Information Technology, Madras Institute of Technology, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICECA  ページ： 667-672  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 事故の数の増加は,緩和される必要がある危険な状況である。最近のデータが考慮されるならば,道路事故の数が指数関数的に成長したことを見ることができる。実際に,道路は他の輸送モードと比較して最高の事故数を記録する。ドロw運転は唯一の寄与者ではないが,それは主な問題または主要な問題のままであり,それが平均化されない場合には,深刻な脅威を引き起こすことがある。そこで,本論文では,運転による事故の数を低減する方法を紹介することを目的とした。複数のEEGセンサと組み込まれたBluetooth送信機からなる脳波(EEG)ヘッドセットを用いて,脳波データをシステムに伝送する。収集されたデータは,運転者がdrosyであるかどうかを決定する予測モデルへの入力として供給される。予測モデルは,人がdrosyであるかどうかを予測するために,自動回帰と統合移動平均(ARIMA)時系列アルゴリズムを使用することによって訓練される。もしそうであるならば,提案したシステムは警報/警報機構を誘発するために使用することができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  交通事故 ,  指数関数 ,  *脳波 ,  警報 ,  アルゴリズム ,  センサ ,  道路 ,  送信機
準シソーラス用語： ARIMAモデル ,  ヘッドセット ,  Bluetooth ,  検知システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 脳波 ,  解析 ,  分類 ,  検出システム