Driver Distraction Identification with an Ensemble of Convolutional Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Eraqi, Hesham M.
Abouelnaga, Yehya
Saad, Mohamed H.
Moustafa, Mohamed N.
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The World Health Organization (WHO) reported 1.25 million deaths yearly due to road traffic accidents worldwide and the number has been continuously increasing over the last few years.
Nearly fifth of these accidents are caused by distracted drivers.
Existing work of distracted driver detection is concerned with a small set of distractions (mostly, cell phone usage).
Unreliable ad hoc methods are often used.
In this paper, we present the first publicly available dataset for driver distraction identification with more distraction postures than existing alternatives.
In addition, we propose a reliable deep learning-based solution that achieves a 90% accuracy.
The system consists of a genetically weighted ensemble of convolutional neural networks; we show that a weighted ensemble of classifiers using a genetic algorithm yields a better classification confidence.
We also study the effect of different visual elements in distraction detection by means of face and hand localizations, and skin segmentation.
Finally, we present a thinned version of our ensemble that could achieve 84.64% classification accuracy and operate in a real-time environment.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Eraqi, Hesham M.& Abouelnaga, Yehya& Saad, Mohamed H.& Moustafa, Mohamed N.. 2019. Driver Distraction Identification with an Ensemble of Convolutional Neural Networks. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169843
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Eraqi, Hesham M.…[et al.]. Driver Distraction Identification with an Ensemble of Convolutional Neural Networks. Journal of Advanced Transportation No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169843
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Eraqi, Hesham M.& Abouelnaga, Yehya& Saad, Mohamed H.& Moustafa, Mohamed N.. Driver Distraction Identification with an Ensemble of Convolutional Neural Networks. Journal of Advanced Transportation. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169843
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1169843
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر