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Convergence of Internet, Broadcasting and Communication

Learning Model for Avoiding Drowsy Driving with MoveNet and Dense Neural Network

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.15 No.4 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.142-148
  • 저자
    Jinmo Yang, Janghwan Kim, Young Chul Kim, Kidu Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A440380

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In Modern days, Self-driving for modern people is an absolute necessity for transportation and many other reasons. Additionally, after the outbreak of COVID-19, driving by oneself is preferred over other means of transportation for the prevention of infection. However, due to the constant exposure to stressful situations and chronic fatigue one experiences from the work or the traffic to and from it, modern drivers often drive under drowsiness which can lead to serious accidents and fatality. To address this problem, we propose a drowsy driving prevention learning model which detects a driver’s state of drowsiness. Furthermore, a method to sound a warning message after drowsiness detection is also presented. This is to use MoveNet to quickly and accurately extract the keypoints of the body of the driver and Dense Neural Network(DNN) to train on real-time driving behaviors, which then immediately warns if an abnormal drowsy posture is detected. With this method, we expect reduction in traffic accident and enhancement in overall traffic safety.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED STUDIES
2.1 Drowsy driving detection through single-image eyes detection
2.2 Drowsy driving detection through consecutive-image head posture and eye detection
3. DRIVING POSTURE DETECTION MECHANISM
3.1 Gathering and Preprocessing the Data
3.2. Extracting Body Key Point Location Data using MoveNet
3.3. Training and evaluating the DNN Classification Model
3.4 Drowsiness Warning Application
4. CONCLUSION
References

키워드

artificial intelligence drowsiness posture single-image detection

저자

  • Jinmo Yang [ Dept. of Physics, Korea University, Republic of Korea ]
  • Janghwan Kim [ Dept. of Software and Communication Engineering, Hongik University, Republic of Korea ]
  • Young Chul Kim [ Dept. of Software and Communication Engineering, Hongik University, Republic of Korea ]
  • Kidu Kim [ Telecommunications Technology Association, Republic of Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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