Trafikolyckor och liknande olyckor är en vanlig orsak till personskador och dödsfall bland befolkningen. Enligt uppgifter från Världshälsoorganisationen 2015 resulterade trafikskador i cirka 1,25 miljoner dödsfall världen över, dvs. Ungefär var 25 sekunder en individ kommer att uppleva en dödlig krasch. Även om kostnaderna för trafikolyckor i Europa uppskattas till omkring 160 miljarder euro, står förarens dåsighet för cirka 100 000 olyckor per år enbart i Förenta staterna, enligt rapporter från The American National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka dåsighet i realtid. Detta tillvägagångssätt är baserat på en djupt lärande metod som kan implementeras på Android-applikationer med hög noggrannhet. Det viktigaste bidraget från detta arbete är komprimering av tung baslinjemodell till en lättviktsmodell. Dessutom är minimal nätverksstruktur utformad baserat på ansiktsmarkör nyckelpunktsdetektering för att känna igen om föraren är dåsig. Den föreslagna modellen kan uppnå en noggrannhet på mer än 80 %.
Jabbara m.fl. REF införde en modell för att upptäcka förarens dåsighet baserad på djup inlärning för androidtillämpningar.
Real-time Driver Drowsiness Detection for Android Application Using Deep Neural Networks Techniques
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}