Wykorzystanie algorytmów w walce z sennością kierowców
Algorytmy Machine Learning (ML) i Deep Learning (DL) mogą znacząco zmniejszyć liczbę wypadków drogowych poprzez wykrywanie senności kierowców i ostrzeganie ich w odpowiednim momencie. Badania sugerują, że senność kierowców pozostaje poważnym problemem, z którym naukowcy zmagają się od lat.
Technologie przeciwdziałające senności za kierownicą
Opracowany algorytmowy system został zaprojektowany, aby pomagać kierowcom w unikaniu skutków senności, która przyczynia się do tysięcy tragicznych incydentów i urazów każdego roku. System opiera się na automatycznym wykrywaniu sygnałów wskazujących na zmęczenie i senność kierowców.
Znaczenie danych fizjologicznych w badaniach
Jednym z najbardziej wiarygodnych sposobów wykrywania senności jest wykorzystanie EEG (elektroencefalografii), które umożliwia analizę aktywności mózgu. W badaniu zastosowano również konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), które są zaawansowanymi algorytmami przetwarzającymi dane wizualne.
Parametryzacja i optymalizacja algorytmów
Naukowcy skoncentrowali się na doborze odpowiednich parametrów przetwarzania danych, co miało kluczowy wpływ na dokładność klasyfikacji wyników. Optymalizacja parametrów została przeprowadzona z wykorzystaniem metody losowego wyszukiwania i ram optymalizacyjnych, takich jak Optuna.
Połączenie CNN z innymi klasyfikatorami
W badaniu połączono CNN z klasyfikatorami ML, tworząc głębokie uczenie hybrydowe. Takie podejście umożliwiło automatyczne wydobywanie cech EEG oraz wykorzystanie zalet klasyfikatorów ML w celu poprawy dokładności systemu.
Wyniki i skuteczność opracowanego systemu
Badania wykazały, że precyzyjne dobranie parametrów pozwoliło osiągnąć średnią dokładność wynoszącą 97%, a w przypadku zastosowania klasyfikatora CNN-SVM uzyskano 99,9% dokładności. Dodatkowo czas treningu został znacząco skrócony.
Potencjalne zastosowanie w praktyce
Autorzy podkreślają, że ich system może mieć duże znaczenie społeczne, jeśli zostanie wdrożony przez organy transportowe. Jedną z propozycji jest montaż kamer lub aplikacji mobilnych na desce rozdzielczej pojazdu, które umożliwią monitorowanie stanu kierowcy.
Wyzwania związane z wdrożeniem
Pomimo obiecujących wyników, projekt nie spotkał się jeszcze z zainteresowaniem przemysłu. Autorzy nie otrzymali ofert współpracy ani zaproszeń od firm gotowych zainwestować w rozwój i komercjalizację rozwiązania.