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Ikromjanov Kobiljon Komil Ugli (Inje University) Satyabrata Aich (Inje University) Harin Ryu (Inje University) Moon-Il Joo (Inje University) Hee-Cheol Kim (Inje University)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2020 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.12 No.1
발행연도
2021.2
수록면
29 - 32 (4page)

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As the population growth day by day, the need of transportation also increases. As the result, there are more accidents on the roads then before. According to the United States National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), the main reason of roadway injuries and deaths is distracted drivers. Driver distraction is a specific type of driver inattention on the road. In this case, a deep learning-based system can detect and distinguish the source of distractions in real-time, to avoid traffic crashes and make better transport safety. In this paper, we try to develop the system using transfer learning methods with ResNet50 model architecture and pre-trained weights, as well as, compare different optimizers to use with transfer learning. Adam, SGD and RMSprop optimizers were used with transfer learning methods to improve accuracy. At the end, the results show that transfer learning on ResNet50 with SGD optimizer is better model compared to Adam and RMSprop models getting 98,4% (492 out of 500) of accuracy on the unseen distracted drivers’ test dataset.
#Distracted driver #deep convolutional neural networks #transfer learning #pre-trained model #optimizers

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. METHODOLGY
III. RESULT AND DISCUSSION
IV. CONCLUSION
REFERENCES

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