Dåsighet kan sätta många förares och arbetstagares liv i fara. Det är viktigt att utforma praktiska och lättanvända verkliga system för att upptäcka uppkomsten av dåsighet. I detta dokument tar vi upp tidig sensibilisering, som kan ge tidiga varningar och erbjuda ämnen tillräckligt med tid att reagera. Vi presenterar en stor och offentlig realtid datauppsättning 1 av 60 ämnen, med videosegment märkta som alert, låg vaksam, eller dåsig. Denna datauppsättning består av cirka 30 timmars video, med innehåll som sträcker sig från subtila tecken på dåsighet till mer uppenbara. Vi jämför också en tidsmodell 2 för vårt dataset, som har låga krav på beräkning och lagring. Kärnan i vår föreslagna metod är ett Hierarkical Multiscale Long Short-Term Memory (HM-LSTM) nätverk, som matas av upptäckta blinkande funktioner i följd. Våra experiment visar sambandet mellan de sekventiella blinkande funktionerna och dåsigheten. I de experimentella resultaten ger vår baslinjemetod högre noggrannhet än människans omdöme.
Ghoddoosian m.fl. REF presenterade en stor och offentlig datauppsättning, som består av 30 timmars video, med en rad olika innehåll från subtila tecken på dåsighet till mer uppenbara.
A Realistic Dataset and Baseline Temporal Model for Early Drowsiness Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}