Portable System for Monitoring and Controlling Driver Behavior and the Use of a Mobile Phone While Driving
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is an utmost requirement for technology to control a driver's phone while driving, which will prevent the driver from being distracted and thus saving the driver's and passenger's lives. Information from recent studies has shown that 70% of the young and aware drivers are used to texting while driving. There are many different technologies used to control mobile phones while driving, including electronic device control, global positioning system (GPS), on-board diagnostics (OBD)-II-based devices, mobile phone applications or apps, etc. These devices acquire the vehicle information such as the car speed and use the information to control the driver's phone such as preventing them from making or receiving calls at specific speed limits. The information from the devices is interfaced via Bluetooth and can later be used to control mobile phone applications. The main aim of this paper is to propose the design of a portable system for monitoring the use of a mobile phone while driving and for controlling a driver's mobile phone, if necessary, when the vehicle reaches a specific speed limit (>10 km/h). A paper-based self-reported questionnaire survey was carried out among 600 teenage drivers from different nationalities to see the driving behavior of young drivers in Qatar. Finally, a mobile application was developed to monitor the mobile usage of a driver and an OBD-II module-based portable system was designed to acquire data from the vehicle to identify drivers' behavior with respect to phone usage, sudden lane changes, and abrupt breaking/sharp speeding. This information was used in a mobile application to control the driver's mobile usage as well as to report the driving behavior while driving. The application of such a system can significantly improve drivers' behavior all over the world.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle