DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2023.7(38).2.139-146

Розробка алгоритма моніторингу стану водія за допомогою Аndroid-застосунку з метою підвищення рівня активної безпеки

А.В. Йовченко, І.А. Шльончак

Об авторах

А.В. Йовченко, доцент, кандидат технічних наук, Черкаський державний технологічний університет, м. Черкаси, Україна, e-mail: a.yovchenko@chdtu.edu.ua, ORCID ID: 0000-0002-7069-1092

І.А. Шльончак, доцент, кандидат технічних наук, Черкаський державний технологічний університет, м. Черкаси, Україна, e-mail: Igor_Shlionchak@ukr.net

Анотація

В статті виконано аналіз методів моніторингу небезпечного стану водія під час руху транспортного засобу. Наведено перелік програм, які використовуються при цьому. Для проведення досліджень було обрано мобільний додаток Drive Safely, в основу роботи якого покладено моніторинг стану очей та роту водія. Згідно проведених досліджень PERCLOS очей не повинен перевищувати 28 %, а PERCLOS роту не повинен перевищувати 30 %. Розроблено алгоритм розпізнавання аварійних ситуацій у кабіні транспортного засобу на основі зображення очей та роту водія із фронтальної камери смартфону.

Ключові слова

моніторинг, небезпечний стан, водій, активна безпека, аварійні ситуації, смартфон, транспортний засіб

Повний текст:

PDF

Посилання

1. Driver fatigue and road accidents (2011). The Royal Society for the Prevention of Accidents [in English].

2. Akerstedt, T. (2014) . Subjective and objective sleepiness in the active individual. Int. J. Neurosci. Vol. 52. 29-37 [in English].

3. Driver Identification Using Driving Behavior Signals (2015). Proceedings of the IEEE Intelligent Transportation Systems. 396-401 [in English].

4. Gjulev, N.U., Dolja V.K., & Dolja, O.V. Jeksperimental'noe opredelenie transportnogo utomlenija passazhirov pri poezdke na rabotu. Kiїv: UkrNIINTI 18.06.90 g., № 1136.Uk90 [in Russian].

5. Jiadi, Yu, Yingying, Chen & Xiangyu, Xu (2018). Sensing Vehicle Conditions for Detecting Driving Behaviors [in English].

6. Distracted Driving: Traffic Safety Facts Research Note (2018). Report No. DOT HS 812 517, Washington, DC: National Highway Traffic Safety Administration. April, 6 [in English].

7. Global status report on road safety (2023). Geneva: World Health Organization. apps.who.int . Retrieved from https://apps.who.int/iris/ bitstream/handle/ 10665/277370/WHO-NMH-NVI-18.20-eng.pdf. [in English].

8. Fatigue and crash risk (2015). ec.europa.eu , Retrieved from https://ec.europa.eu/transport/road_safety/ specialist/knowledge/fatique/fatigue_and_road_crashes/fatigue_and_crash_risk_en [in English].

9. W. Sakpere, M. Adeyeye-Oshin & N. Mlitwa (2017). A state-of-the-art survey of indoor positioning and navigation systems and technologies. South African Computer Journal. №29. 145-197 [in English].

10. iOnRoad (2023). ionroad.com. Retrieved from http://www.ionroad.com [in English].

11. Augmented Driving (2023). Retrieved from http://www.imaginyze.com/ [in English].

12. Driver Guard (2023). play.google.com . Retrieved from https://play.google.com/store/apps/details?id=com.badrit.cv. vehicledetect [in English].

13. Nexar – AI Dashcam. (2023). getnexar.com. Retrieved from https://www.getnexar.com/ [in English].

14. NightDrive (2023). itunes.apple.com. Retrieved from https://itunes.apple.com/us/app/ nightdrive/id902703316?mt=8 [in English].

15. Dinges, D. (2018). PERCLOS: A Valid Psychophysiology Measure of Alertness as Assessed by Psychomotor Vigilance. Technical Report Federal Highway Administration: Washington, DC, USA [in English].

16. Viola, P. & Jones, M. (2014). Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features, Mitsubishi Electr. Res. Labs. Cambridge, MA, USA [in English].

17. Open CV library (2023). opencv.org. Retrieved from https://opencv.org/ [in English].

18. Metod Violy-Dzhonsa kak osnova dlja raspoznavanija lic [Viola-Jones method as a basis for face recognition]. (2023). habrahabr.ru. Retrieved from https://habrahabr.ru/post/133826/ [in Russian].

19. Soukupova, Т. & Cech, J. (2016). Real-Time Eye Blink Detection using Facial Landmarks. Center for Machine Perception, Department of Cybernetics Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague [in English].

20. Towards Data Science. (2016). towardsdatascience.com. Retrieved from URL: https://towardsdatascience.com/ [in English].

21. Eriksson, M. (2017). Eye-tracking for detection of driver fatigue. Papanikolopoulos, Proceedings of the IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 314-319 [in English].

Пристатейна бібліографія ГОСТ

  1. Driver fatigue and road accidents. The Royal Society for the Prevention of Accidents, 2011. 4 p.
  2. Akerstedt T., Gillberg M. Subjective and objective sleepiness in the active individual . Int. Journal Neurosci. 2014. Vol. 52. р. 29-37
  3. Driver Identification Using Driving Behavior Signals / T. Wakita et al. Proceedings of the IEEE Intelligent Transportation Systems, 2005. 396-401p.
  4. Гюлев, Н. У., Доля В. К., Доля О. В. Экспериментальное определение транспортного утомления пассажиров при поездке на работу. Київ: УкрНИИНТИ 18.06.90 г., № 1136.Ук90
  5. Jiadi Yu, Yingying Chen, Xiangyu Xu. Sensing Vehicle Conditions for Detecting Driving Behaviors, 2018. 81 p.
  6. Distracted Driving:Traffic Safety Facts Research Note. Report No. DOT HS 812 517, Washington, DC: National Highway Traffic Safety Administration. April, 2018. 6 p.
  7. Global status report on road safety 2022. Geneva: World Health Organization; 2022. URL: https://apps.who.int/iris/ bitstream/handle/ 10665/277370/WHO-NMH-NVI-18.20-eng.pdf.
  8. Fatigue and crash risk URL: https://ec.europa.eu/transport/road_safety/specialist/knowledge/fatique/ fatigue_and_road_crashes/fatigue_and_crash_risk_en.
  9. W. Sakpere, M. Adeyeye-Oshin, N. Mlitwa. A state-of-the-art survey of indoor positioning and navigation systems and technologies. South African Computer Journal. №29. 2017. 145-197p.
  10. iOnRoad. URL: http://www.ionroad.com (дата звернення: 17.03.2023).
  11. Augmented Driving. URL: http://www.imaginyze.com/ (дата звернення: 20.03.2023)
  12. Driver Guard, URL: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.badrit.cv. vehicledetect (дата звернення: 20.03.2023).
  13. Nexar – AI Dashcam. URL: https://www.getnexar.com/ (дата звернення: 20.03.2023)
  14. NightDrive.URL: https://itunes.apple.com/us/app/nightdrive/id902703316?mt=8 (дата звернення: 20.03.2023).
  15. Dinges, D. PERCLOS: A Valid Psychophysiology Measure of Alertness as Assessed by Psychomotor Vigilance, Technical Report Federal Highway Administration: Washington, DC, USA, 2018
  16. Viola P., Jones M. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features Mitsubishi Electr. Res. Labs. Cambridge, MA, USA, 2014.
  17. Open CV library, URL: https://opencv.org/ (дата звернення 20.03.2023).
  18. Метод Виолы-Джонса как основа для распознавания лиц, URL: https://habrahabr.ru/post/133826/.
  19. Soukupova Т, Cech J. Real-Time Eye Blink Detection using Facial Landmarks, Center for Machine Perception, Department of Cybernetics Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague, 2016.
  20. Towards Data Science, 2016. URL: https:// towardsdatascience.com/ (дата звернення 20.03.2023).
  21. Eriksson, M. Eye-tracking for detection of driver fatigue. Papanikolopoulos, Proceedings of the IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2017. 314-319p.

Copyright (c) 2023 А.В. Йовченко, І.А. Шльончак