Abstract-I denna uppsats fokuserar vi på analys av naturalistiska förarens beteende med hjälp av handaktivitet. För detta ändamål samlades en datauppsättning av färg- och djupbilder under olika driftlägen och belysningsinställningar. Det föreslagna ramverket ger en robust lösning för att lokalisera händerna genom att dela synliga bilder och djupbilder i separata delregioner som kan vara av intresse för att studera förarens tillstånd: hjul, varv, handstöd, redskap och infotainment region. Olika utvinningsmetoder föreslås och noggrant studeras i fråga om hastighet och prestanda för var och en av de fem regionerna. En modell för hand närvaro lärs in för varje region separat, och dessa är integrerade med hjälp av en andra-steg klassificerare. Eftersom utseendet av händer varierar mellan regioner och händerna endast kan hittas i en delmängd av de valda regionerna, tekniken utnyttjar information och förtroende från flera regioner för att producera hand aktivitet klassificering.
Åhn-Bar et al. REF gav en lösning för att lokalisera förarhänderna genom att partitionera RGB och djupbilder i separata delregioner (hjul, varv, handstöd, växel, infotainment region), förvärvades av en RGB-D-sensor placerad framför hjulet.
In-vehicle hand activity recognition using integration of regions
{'venue': '2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}