Pregled bibliografske jedinice broj: 779612
Algoritmi za detekciju umora vozača
Algoritmi za detekciju umora vozača, 2015., diplomski rad, diplomski, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
CROSBI ID: 779612 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Algoritmi za detekciju umora vozača
(Algorithms for detecting driver fatigue)
Autori
Mandić, Zvonimir
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski
Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Mjesto
Zagreb
Datum
10.07
Godina
2015
Stranica
50
Mentor
Petrinović, Davor
Ključne riječi
Detekcija umora; obrada signala; obrada videa; aritmetika sa zasićenjem; digitalni filtar; VHDL; Matlab; Modelsim; Xilinx; digitalni dizajn; Zync; Zedboard; FPGA; EEG; prepoznavanje karakterističnih točaka lica
(Drowsiness detection; signal processing; video processing; saturation arithmetics; digital filter; VHDL; Matlab; ModelSim; Xilinx; digital design; Zync; ZedBoard; FPGA; EEG; face characteristics analysis)
Sažetak
U radu je opisan sustav za detekciju umora baziran na analizi zijevanja. Sustav uzima koordinate vrha gornje usne i dna brade iz čega računa njihovu udaljenost. Ta udaljenost se zatim provlači kroz sklop za normalizaciju i skaliranje u interval od 0 do 1 nakon čega se iz signala filtrom uklanjaju nepotrebne informacije. Iz filtriranog signala sklopom za detekciju lokalnog maksimuma izdvajaju se vršne vrijednosti. Detektor zijeva zatim uzima te vršne vrijednosti, uspoređuje ih sa zadanim pragom te signalizira ukoliko je zijev detektiran. Brojač vremena pamti trenutke kada je zijevanje detektirano te na izlaz daje intervale između svakog zijeva. Pomoću tih intervala određuje se frekvencija zijevanja. Zadavanjem praga frekvencije zijevanja kod umorne osobe ostvaruje se detekcija umora vozača. Detekcija bazirana na analizom zijevanja je funkcionalna i može se koristiti u stvarnim uvjetima. No, takav sustav predviđen je kao dio većeg sustava koji će donositi odluke bazirane na više različitih izvora informacija. Osim praktične implementacije, u radu su opisani i istraživački radovi na temu detekcije umora vozača. U tim radovima detekcija se bazira na EEG-u, analizi pritiska na volan i analizi karakteristika lica čemu je dana posebna pažnja. U tim radovima pokazano je da je EEG najtočnija metoda za detekciju umora. U radu su ukratko opisani i već postojeći stvarni sustavi za detekciju umora koji se koriste u modernim automobilima.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Elektrotehnika, Računarstvo
POVEZANOST RADA
Projekti:
0036054
Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
Profili:
Davor Petrinović
(mentor)