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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
미아오 쉬 (경북대학교) 이현순 (경북대학교) 강보영 (경북대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제13권 제1호
발행연도
2018.3
수록면
38 - 44 (7page)

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In this paper, we propose Intelligent Driver Assistance System (I-DAS) for driver safety. The proposed system recognizes safety and danger status by analyzing blind spots that the driver cannot see because of a large angle of head movement from the front. Most studies use image pre-processing such as face detection for collecting information about the driver`s head movement. This not only increases the computational complexity of the system, but also decreases the accuracy of the recognition because the image processing system dose not use the entire image of the driver`s upper body while seated on the driver`s seat and when the head moves at a large angle from the front. The proposed system uses a convolutional neural network to replace the face detection system and uses the entire image of the driver`s upper body. Therefore, high accuracy can be maintained even when the driver performs head movement at a large angle from the frontal gaze position without image pre-processing. Experimental result shows that the proposed system can accurately recognize the dangerous conditions in the blind zone during operation and performs with 95% accuracy of recognition for five drivers.
#Convolutional neural network #Driver's head orientation #Intelligent diver assistance system

목차

Abstract
1. 서론
2. CNN 기반의 운전자 안전/위험 상태 인지 시스템
3. 실험결과
4. 결론
References

참고문헌 (0)

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