Automated Vision-Based Detection of Impairment Through Divided Attention Psychophysical Tests
Notice bibliographique
Résumé
Divided attention psychophysical tests are one of the main tests from Standardized Field Sobriety Tests (SFSTs) that Drug Recognition Expert (DRE) officers employ to detect impaired drivers and to investigate the type of consumed drugs. Two well-known divided attention psychophysical tests are One Leg Stand (OLS) and Walk and Turn (WAT), which are commonly used by officers to make a decision on the status of the drivers. As this decision might be considered by courts for further investigation, the purpose of this study is to design an automated impairment system to remove the subjectivity of SFSTs by helping officers make accurate determinations of sobriety and to serve as evidence for proving the correctness of the officers' decisions in the courts. In this study, a vision-based system is introduced and implemented to automatically detect impaired subjects using various feature engineering and machine learning algorithms, which were performed on the OLS and WAT videos obtained from 34 volunteer participants. Based on the results, the Random Forest classifier showed the best performance for impairment classification, achieving results comparable to those of DRE officers. Furthermore, the OLS-right features are the most relevant compared to the WAT features for the final classification.
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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 ».