Detection of Driving Distractions and Their Impacts
Notice bibliographique
Résumé
For decades, road crashes have caused many deaths and injuries and generally have had a severe social and economic impact on societies. According to studies, driver distraction has led to an increase in driving-related risks. In recent years, there have been more distracting factors that commonly affect drivers, highlighting the need for a resolution. Therefore, as technology is becoming more advanced, there is an opportunity to minimize these risks, for which driver distraction detection would be required. As there are a variety of distractions that might affect drivers and their performance, there are many studies focusing on this topic. To better understand the field of driver distraction detection, this paper has reviewed the existing studies in this field. For this purpose, different variables of the existing methodologies and experimental setups are identified and explained. Also, the results of these experiments and the impacts of different distraction factors on drivers’ physiological responses, visual signals, or their performances are categorized and described. Furthermore, this study discusses the factors of the existing methodologies and their results, along with pointing out the research gaps. The purpose of this study is to assist future research and investigation in this field, by creating a review that comprehensively covers different aspects of existing studies and discusses and assesses their methodologies and findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».