Resumo

ZANDAMELA, F.; NICOLLS, F.; KUNENE, D.  e  STOLTZ, G.. Enhancing distracted driver detection with human body activity recognition using deep learning. S. Afr. J. Ind. Eng. [online]. 2023, vol.34, n.4, pp.1-17. ISSN 2224-7890.  http://dx.doi.org/10.7166/34-4-2983.

Diepleer het gewild geword as gevolg van diepleer se hoë akkuraatheid en vermoë om kenmerke outomaties van invoerdata te leer. Verskeie benaderings word in die literatuur voorgestel om bestuurders wat nie konsentreer op die taak, te identifiseer. Die werkverrigting van hierdie algoritmes is egter tipies beperk tot beelddatastelle wat 'n soortgelyke verspreiding as die opleidingdatastel het, wat dit moeilik maak om dit in werklike scenario's toe te pas. Om hierdie probleem aan te spreek, stel hierdie artikel 'n robuuste benadering voor om bestuurders wat afgelei is op te spoor, gebaseer op die herkenning van die unieke liggaamsbewegings wat betrokke is wanneer 'n bestuurder 'n voertuig bestuur. Eksperimentele resultate dui daarop dat hierdie metode beter presteer as huidige diepleeralgoritmes vir die opsporing van afgeleide bestuurders, wat lei tot 'n 6% verbetering in klassifikasie akkuraatheid en 'n tweevoudige verbetering in algehele prestasie (F1-telling).

        · resumo em Inglês     · texto em Inglês     · Inglês ( pdf )