コンボリューション・ニューラルネットワークを使用した抽出ドライバの検出【JST・京大機械翻訳】

Darapaneni Narayana; Arora Jai; Hazra MoniShankar; Vig Naman; Gandhi Simrandeep Singh; Gupta Saurabh; Paduri Anwesh Reddy

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212647045024 整理番号：22P0327793

コンボリューション・ニューラルネットワークを使用した抽出ドライバの検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Distracted Driver using Convolution Neural Network

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発行年： 2022年04月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

毎年50百万以上の自動車販売と,自動車事故による毎年1.3百万以上の死亡で,この空間を選択した。インドは,道路事故における世界的死亡の11パーセントを占める。運転者は事故の78%の原因である。発展途上国における道路安全問題は主要な関心事であり,人間行動は道路安全問題の主要原因と加速器の1つである。運転者の混乱は事故の主な理由として同定されている。障害は,モバイル使用,飲酒,操作機器,顔メークアップ,社会的相互作用などの理由により引き起こされる。このプロジェクトの範囲に対して,コンピュータビジョンを用いて実行時間で異なる運転者の混乱を分類するための高効率MLモデルの構築に焦点を当てた。また,エッジデバイス上にそれを設定できるように,モデルの全体の速度とスケーラビリティを分析した。CNN,VGG-16,RestNet50およびCNNの集合を用いてクラスを予測した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

自動車事故,交通安全

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