Abstract-I detta arbete föreslår vi en visionsbaserad analysram för att känna igen aktiviteter i fordon såsom interaktioner med ratten, instrumentklustret och växeln. Ramverket utnyttjar två vyer för aktivitetsanalys, en kamera som tittar på förarens hand och en annan tittar på förarens huvud. De tekniker som föreslås kan användas av forskare för att extrahera "mid-level" information från video, vilket är information som representerar viss semantisk förståelse av scenen men kan fortfarande kräva en expert för att skilja svåra fall eller utnyttja signalerna för att utföra drive analys. Till skillnad från sådan information, "lågnivå" video är stor i kvantitet och kan inte användas om inte behandlas helt av en expert. Detta arbete kan gälla för att minimera manuellt arbete så att forskare bättre kan dra nytta av tillgängligheten av data och ge dem möjlighet att utföra större studier.
Martin och Al. REF använde två olika kameror: en kamera som tittade på förarhänderna och den andra som tittade på förarhuvudet.
Understanding head and hand activities and coordination in naturalistic driving videos
{'venue': '2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings', 'journal': '2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}