Non-Intrusive Detection of Drowsy Driving Based on Eye Tracking Data
Notice bibliographique
Résumé
Drowsy driving is one of the leading causes of motor vehicle accidents in North America. This paper presents the use of eye tracking data as a non-intrusive measure of driver behavior for detection of drowsiness. Eye tracking data were acquired from 53 subjects in a simulated driving experiment, whereas the simultaneously recorded multichannel electroencephalogram (EEG) signals were used as the baseline. A random forest (RF) and a non-linear support vector machine (SVM) were employed for binary classification of the state of vigilance. Different lengths of eye tracking epoch were selected for feature extraction, and the performance of each classifier was investigated for every epoch length. Results revealed a high accuracy for the RF classifier in the range of 88.37% to 91.18% across all epoch lengths, outperforming the SVM with 77.12% to 82.62% accuracy. A feature analysis approach was presented and top eye tracking features for drowsiness detection were identified. Altogether, this study showed a high correspondence between the extracted eye tracking features and EEG as a physiological measure of vigilance and verified the potential of these features along with a proper classification technique, such as the RF, for non-intrusive long-term assessment of drowsiness in drivers. This research would ultimately lead to development of technologies for real-time assessment of the state of vigilance, providing early warning of fatigue and drowsiness in drivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».