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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 917 - 922 (6page)
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현대 사회에서는 졸음으로 인한 사망사고와 재산피해 등이 해마다 막대하게 발생하고 있다. 이러한 피해를 줄이는 방법들은 사회 각계각층에서 많이 연구하고 있으며 특히, 자동차에서는 졸음운전 방지에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 요로(YOLO : You Only Look Once)를 이용하여 뜬눈과 감은 눈을 학습하는 아두이노 기반의 물총 발사를 수행하는 시스템으로써, 단순히 감은 눈의 지속 시간이 일정 시간을 초과하면 물총을 발사하는 졸음 방지 시스템을 제안한다. 본 시스템은 다양한 분야에 적용하여 사용할 수 있지만, 특히, 자동차에 적용 시 비싼 사양을 구매하지 않아도 되고 조금만 신경을 쓰면 아주 저렴한 비용으로도 졸음운전으로 인한 사고를 100% 줄일 수 있다. 또한, 회사별 각기 다른 사양들을 극복한 독립적 시스템이라고 할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 설계
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
M. Y. Hossain and F. P. George, “IOT based real-time drowsy driving detection system for the prevention of road accidents,” in 2018 International Conference on Intelligent Informatics and Biomedical Sciences (ICIIBMS), vol. 3, pp. 190-195, Oct. 2018.
S. W. Jang and B. Ahn, “Implementation of detection system for drowsy driving prevention using image recognition and IoT,” Sustainability, pp. 3037, Dec. 2020.
I. Chatterjee and A. Sharma, “Driving Fitness Detection: A Holistic Approach For Prevention of Drowsy and Drunk Driving using Computer Vision Techniques,” in 2018 South-Eastern European Design Automation, Computer Engineering, Computer Networks and Society Media Conference(SEEDA_CECNSM), pp. 1-6, Sep. 2018.
M. R. B. Shamsuddin, N. N. B. S. Sahar, and M. H. B. Rahmat, “Eye detection for drowsy driver using artificial neural network,” in International Conference on Soft Computing in Data Science, Springer, Singapore, pp. 116-125, Nov. 2017.
J. Wang, S. Sun, S. Fang, T. Fu, and J. Stipancic, “Predicting drowsy driving in real-time situations: Using an advanced driving simulator, accelerated failure time model, and virtual location-based services,” Accident Analysis & Prevention, vol. 99, Part A, pp. 321-329, Feb. 2017.
S. W. Jang and B. Ahn, “Implementation of detection system for drowsy driving prevention using image recognition and IoT,” Sustainability, pp. 3037, Dec. 2020.
I. Chatterjee and A. Sharma, “Driving Fitness Detection: A Holistic Approach For Prevention of Drowsy and Drunk Driving using Computer Vision Techniques,” in 2018 South-Eastern European Design Automation, Computer Engineering, Computer Networks and Society Media Conference(SEEDA_CECNSM), pp. 1-6, Sep. 2018.
M. R. B. Shamsuddin, N. N. B. S. Sahar, and M. H. B. Rahmat, “Eye detection for drowsy driver using artificial neural network,” in International Conference on Soft Computing in Data Science, Springer, Singapore, pp. 116-125, Nov. 2017.
J. Wang, S. Sun, S. Fang, T. Fu, and J. Stipancic, “Predicting drowsy driving in real-time situations: Using an advanced driving simulator, accelerated failure time model, and virtual location-based services,” Accident Analysis & Prevention, vol. 99, Part A, pp. 321-329, Feb. 2017.
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