Evaluating the Measurement of Driver Heart and Breathing Rates from a Sensor-Equipped Steering Wheel using Spectrotemporal Signal Processing
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
Driver's status and behaviours such as inattention, drunk driving, or sleeping while driving play important roles in approximately half of all automobile crashes. For this reason, the last decade has seen an emergence of non-intrusive driver status monitoring systems with the ultimate goal of reducing the number of such accidents. From the different number of proposed methods, the use of the physiological signals, specifically the electrocardiogram (ECG), has shown useful. The acquisition of ECG signals during driving, however, presents a challenge due to movement artifacts, such as car and driver motion, and a good contact of the sensing electrodes, e.g., embedded on the driver seat. In this paper, we evaluate the ECG signals acquired from electrodes placed on the steering wheel under three aspects: (i) quality of the acquired signals; (ii) their usability to estimate an average and an instantaneous heart rate, and (iii) their usability to estimate the driver's breathing rate via innovative spectrotemporal processing of the acquired signals. Experimental results show that ECG signals obtained from the steering wheel have quality inline with that obtained from a benchmark chest ECG device, allow for both average and instantaneous heart rate to be measured, as well as breathing rate to be extracted.
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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 | 0,001 | 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