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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

채종민 (경북대학교, 경북대학교 대학원)

지도교수
최두현
발행연도
2023
저작권
경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수9

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

졸음 상태 검출을 위한 심박수 데이터 기반 인공 신경망 및 영상 데이터 기반 졸음 검출 보조 알고리즘
채종민 ,  김창윤 ,  김현우 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2023.06 학술대회자료
EAR과 PERCLOS 기반 졸음 검지 및 심박수와의 연관성 분석
채종민 전자전기공학부 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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Today, there are many accidents caused by drowsy driving, which lead to serious casualties, not just minor injuries. Many studies are being conducted to prevent this situation, but most of them are difficult to commercialize or have not been recognized for their effectiveness. Therefore, in order to prevent this situation, systems, solutions, and products that are convenient for drivers to use and can reliably prevent drowsy driving are needed. This paper presents a process for detecting a driver''s sleepiness by using heart rate data and image data, respectively. In order to utilize heart rate data, a detection model was developed by measuring and collecting an individual''s heart rate and learning a neural network to distinguish between a normal state and a drowsy state. As a result of applying the corresponding detection model to the test dataset, the binary classification correct answer rate, which distinguishes the steady state from the drowsy state, achieved about 99.5%. In order to utilize image data, a GUI program that can measure and collect data was created using Python''s PyQt, and EAR and eye blinking are measured through detection of eye feature points. If the state of closing eyes for more than 3 seconds accumulates three times within 1 minute, an algorithm that judges it as sleepiness and gives a notification signal was applied, and the test showed an accuracy of about 75%. If the test process using heart rate and image data proposed in this paper is combined and the algorithm is advanced, it can lead to the development of a device that can be used in the future, which can be easily used to prevent drowsy driving.

목차

1. 서론 1
1.1 연구 배경 및 목적 1
1.2 관련 시장 및 연구 동향 4
2. 이론적 배경 8
2.1 심박수 기반 졸음 기준 8
2.2 얼굴 특징점 기반 졸음 기준 10
2.2.1 MediaPipe 10
2.2.2 Face Mesh 11
2.2.3 얼굴 특징점 활용 정보 12
2.2.4 EAR 14
2.2.5 PERCLOS 15
3. 연구 방법 16
3.1 심박수 데이터 16
3.2 영상 데이터 22
4. 실험 과정 및 결과 26
4.1 심박수 데이터 학습 및 테스트 진행 26
4.2 영상 데이터 기반 테스트 30
4.3 영상 데이터와 심박수 간의 연관성 분석 34
5. 결론 39
참고문헌 40
Abstract 41

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