Drowsiness Detection Through Yawning and Eye Blinking Models Using Convolutional Neural Networks and Transfer Learning
Notice bibliographique
Résumé
Driver drowsiness is one of the main causes of road traffic accidents because it reduces cognitive capabilities and reflexes. Therefore, different artificial intelligence-based methods have been developed for monitoring the driver's state in real time. However, these methods still need improvement because identifying signs of fatigue, such as yawning and eye blinking, remains a significant challenge. The main objective of this paper is to create two models using pretrained Convolutional Neural Networks (CNNs) to detect yawning and eye blinking, which should help prevent road traffic accidents. Different datasets were used, including YawDD and MRL Eye, to train various pretrained models based on well-known architectures such as MobileNet, Xception, Inception-V3, and VGG-16, using transfer learning. These generated models demonstrated high efficiency, with MobileNet achieving the best overall performance with an accuracy ranging from 97.64% to 99.52%, depending on the dataset used for training and validation. The results indicate that pretrained CNN models fine-tuned with transfer learning are highly effective in detecting signs of drowsiness, which is promising for real-world applications in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) to ensure the driver's safety.
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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 | 0,001 |
| 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 ».