سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

تشخیص رفتارهای غیر طبیعی رانندگان از طریق آموزش الگوهای باینری محلی و هیستوگرام گرادیان جهت­دار

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناسی ارشد مهندسی برق- مخابرات، آزمایشگاه تحقیقاتی بینایی کامپیوتر، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی تبریز (سهند)
2 استاد گروه برق- مخابرات، آزمایشگاه تحقیقاتی بینایی کامپیوتر، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر ، دانشگاه صنعتی تبریز (سهند)
3 کارشناسی ارشد مهندسی برق- مخابرات، آزمایشگاه تحقیقاتی بینایی کامپیوتر، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر ، دانشگاه صنعتی تبریز (سهند)
چکیده
امروزه رفتارهای غیرطبیعی و نامتعارف رانندگان به یک چالش جدی در جامعه تبدیل شده است که ضروری است برای پیشگیری از آن، راهکارها و برنامه‌های اساسی در نظر گرفته شود. کمبود مهارت در کنترل خودرو، خستگی، خواب آلودگی و حواس پرتی از‌‌جمله بیشترین دلایل وقوع تصادفات در کشور است. در بینایی کامپیوتر، تشخیص رفتارهای غیرطبیعی رانندگان بسیار مهم و چالش برانگیز می‌باشد. براین اساس هدف ما تشخیص رفتارهای غیرطبیعی رانندگان با استفاده از بینایی کامپیوتر است که شامل خواب آلودگی راننده، استعمال دخانیات و صحبت کردن با تلفن همراه می‌باشد. در این تحقیق، سعی شده از دو روش آموزش ویژگی­های باینری محلی (LBP) و هیستوگرام گرادیان جهت­دار (HOG) برای تشخیص رفتارهای غیرطبیعی رانندگان استفاده شود. اولین گام تشخیص چهره فرد مورد نظر می‌باشد. برای این امر، چهره فرد با 68 نقطه حیاتی تشخیص داده و در ادامه چهره را به چهار بخش چشم، دهان، گوش راست و گوش چپ تقسیم بندی شده است. در روش اول برای هرکدام از وضعیت‌ها با استفاده از الگوریتم الگوهای باینری محلی استخراج ویژگی انجام شده و در ادامه با استفاده از SVM طبقه‌بندی صورت گرفت. همچنین در روش دوم با ‌‌هیستوگرام گرادیان جهت‌دار استخراج ویژگی گردیده و ویژگی‌های مربوطه به طبقه‌بندی SVM اعمال شده است. نتایج نشان می­دهد که ویژگی ‌‌هیستوگرام گرادیان جهت‌دار مورد استفاده شده در این کار دقت ارزیابی را در طبقه‌بندی SVM بیشتر کرده است و به نتایج بهتری نسبت به ویژگی الگوهای باینری محلی دست یافته است.
کلیدواژه‌ها

[1]        Transportation, U.S.D, "National Highway Traffic Safety Administration". 2022; Available from:  https://crashstats.nhtsa.dot.gov/Api/Public/ViewPublication/813266
[2]        Overview of Motor Vehicle Crashes in 2020, ”National Highway Traffic Safety Administration”. 2018;   Available from:  https://www.nhtsa.gov/campaign/distracted-driving
[3]        H.Veeraraghavan, N. Bird, S. Atev, et al., ”Classifiers for driver activity monitoring”, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol. 15, Issue. (1), pp. 51-67, Jan. 2007.
[4]        A. Azman, Q. Meng, E. A. Edirisinghe, et al., ” Eye and mouth movements extraction for driver cognitive distraction detection”, in 2012 IEEE Business, Engineering & Industrial Applications Colloquium (BEIAC), Apr. 2012.
[5]        Q. Ji, Z. Zhu, P. Lan, Real-time nonintrusive monitoring and prediction of driver fatigue”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 53, Issue. (4), pp. 1052-1068, Jul.2004.
[6]        F. Vicente, Z. Huang, T. Tran, et al., ”Driver gaze tracking and eyes off the road detection system”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 18, Issue. (4), pp. 837-848, Aug. 2015.
[7]        A. Doshi, M. M. Trivedi, ” Head and eye gaze dynamics during visual attention shifts in complex environments”,     Journal of Vision, Vol. 12, Issue. (2), pp. 9-10, Feb. 2012.
[8]        Y. Abouelnaga, H. M. Eraqi, M. N. Moustafa, ”Real-time distracted driver posture classification”, Conference: 2018 NIPS Workshop on Machine Learning for Intelligent Transportation SystemsAt: Montreal, Canada, Vol. 20, Issue. (5), pp. 1572-1582. Dec. 2018.
[9]        B. Baheti, S. Gajre, S. Talbar, ” Detection of Distracted Driver Using Convolutional Neural Network”,  Conference: 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), pp. 1-5, Jun. 2018.
[10]      M. U. Khan, T. Mahmood, A. Afsar, ” Vision Transformers for Driver Distraction Detection”, Neural Computing and Applications, pp. 1-15, Aug. 2022.
[11]      S. Jung, S. Jo, C. H. Im, ” Brain activity classification for driver drowsiness detection using deep learning with EEG signals”, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, Vol. 26, Issue. (7), pp. 1239-1245, Feb. 2019.
[12]      C. T. Lin, L. W. Ko, I. F. Chung, et al., ” Adaptive EEG-based alertness estimation system by using ICA-based fuzzy neural networks”, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, Vol. 53, Issue. (11), pp. 2469-2476. Des. 2006.
[13]      Y. Liu, Y. Wang, C. H. Wu, et al., ” Multi-modal sensor fusion for detecting driver distraction”, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Vol. 4, Issue. (2), pp. 179-188, Jul. 2019.
[14]      N. George, S. Ghosh, H. Zhang,  et al., ” A multi-modal approach to driver distraction detection using deep learning”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 22, Issue. (3), pp. 1478-1490. Dec. 2021.
[15]      S. K. L. Lal, A. Craig, ” A critical review of the psychophysiology of driver fatigue”, Biological Psychology, Vol. 55 Issue. (3), pp.173-194, Feb. 2001.
[16]      M. Awais, N. Badruddin, M. Drieberg, ” A hybrid approach to detect driver drowsiness utilizing physiological signals to improve system performance and wearability”, Sensors, Vol. 17, Issue. (9), pp. 1991, Aug. 2017.
[17]      B. T. Jap, S. Lal, P. Fischer, et al. , ” Using EEG spectral components to assess algorithms for detecting fatigue”, Expert Systems with Applications, Vol. 36, Issue. (2), pp. 2352-2359. Mar. 2009.
[18]      H. Singh, N. Papanikolopoulos, ” Monitoring driver distraction using facial tracking and head pose estimation”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 16, Issue. (2), pp. 636-650. Dec. 2015.
[19]      R. A. Naqvi, M. Arsalan, G. Batchuluun, et al., ” Deep Learning-Based Gaze Detection System for Automobile Drivers Using a NIR Camera Sensor”, Sensors, Vol. 18, Issue. (2), pp. 456, Feb. 2018.
[20]      M. Suleman, S. B. Zulifqar, N. Memon, ” Real-time driver drowsiness detection using computer vision techniques”, International Electrical Engineering Conference, Apr. 2021.
[21]      A. Mobin, M. M. Rahman, M. A. Rahman, ” Real-time image processing-based drowsiness detection using eye aspect ratio and facial landmark points”, International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT), pp.245-250, Jul. 2019.
[22]      M. Abdulmalik, A. Rahman, , A. A. Bakar, ” Facial monitoring system for drowsiness detection using machine learning”, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, Vol. 40, Issue. (1), pp.1-11, Feb. 2021.
[23]      R. Petoucha, W. Zhang, M. Rezaei, ” A computer vision-based approach to detect distracted driving behaviors”, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Vol. 5, Issue. (4), pp. 512-522, Jul. 2020.
[24]      J. H. Kim, S. H. Bae, ” Smoke Detection Method Using Local Binary Pattern Variance in RGB Contrast Image”,  Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 18, Issue. (10), pp. 1197-1204, Oct. 2015.
[25]      L. Shaoji, , C. Xiong, ” Deep learning-based driver activity recognition for distraction detection”,  Neural Computing and Applications, Vol. 33, Issue. (5), pp. 1749-1762, Oct. 2021.
[26]      T. Ojala, M. Pietikainen, T. Maenpaa, ” Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns”, IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 24, Issue. (7), pp. 971-987, Jul. 2002.
[27]      M. Arif , KB. Khattak, K. Fiaz, et al., ” A Real-Time Driver Drowsiness Detection and Warning System Based on an Eye Blinking Rate”, in Intelligent Technologies and Applications: Second International Conference, INTAP 2019, Bahawalpur, Pakistan, pp. 106-117, May. 2020.
[28]      Adrian Rosebrock. Detect eyes, nose, lips, and jaw with dlib, OpenCV, and Python. 2021; Available from: https://pyimagesearch.com/2017/04/10/detect-eyes-nose-lips-jaw-dlib-opencv-python/
[29]      N. Dalal, B. Triggs. ” Histograms of oriented gradients for human detection”, in 2005 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition (CVPR'05), Jul. 2005.
[30]      V. Kazemi, J. Sullivan. One millisecond face alignment with an ensemble of regression trees”, in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Jun. 2014.
[31]      C. Liu, H. Wechsler, ”Gabor feature based classification using the enhanced Fisher linear discriminant model for face recognition”, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 11, Issue. (4), Apr. 2002.
[32]      K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun, ”Deep Residual Learning for Image Recognition”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Dec. 2016.
[33]      J. Donahue, L. A. Hendricks, S. Guadarrama, et al., ” Long-term recurrent convolutional networks for visual recognition and description”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 39, Issue. (4), pp. 677 – 691, Apr. 2017.
[34]      A. Dosovitskiy, L. Beyer, A. Kolesnikov, et al., ” An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale”, International Conference on Learning Representations, Oct. 2020.
[35]      M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, et al., ” MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Dec. 2018.
[36]      M.Tan, Q. Le, ” EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks”,  International Conference on Machine Learning (ICML), Vol. 97, pp. 6105-6114, May. 2019.
[37]      G. Jocher, A. Stoken, A. Chaurasia, et al., "YOLOv5 by Ultralytics." GitHub Repository. Jan. 2023.

  • تاریخ دریافت 27 تیر 1403
  • تاریخ بازنگری 20 شهریور 1403
  • تاریخ پذیرش 22 اسفند 1403
  • تاریخ اولین انتشار 01 شهریور 1404
  • تاریخ انتشار 01 شهریور 1404