Anthropomorphism concerns the attribution of human characteristics to non-human objects. Classically employed in antediluvian artefacts and religious deities, it has also been used contemporaneously as a design metaphor to persuade and motivate users and create novel and engaging products and methods of interaction. This is typically achieved by endowing a product or interface with recognisable human features, such as a voice. In contrast, the thesis investigates routine interactions with everyday technology which utilises these 'cues' for more pragmatic reasons. In-vehicle navigation systems (IVNS) typically use voices to deliver route-guidance instructions, thereby aiming to reduce physical distraction whilst ensuring drivers' visual attention remains focussed on driving. The research therefore concerns 'anthropomorphism-by interpretation rather than by design, and employs a mixed methods approach to investigate the phenomenon. In study one, over thirteen hours of dialogue was captured during indirect observations of routine journeys made by fourteen drivers and passengers. Analysis revealed that participants made attributions and responded socially to IVNS in ways that were symptomatic of anthropomorphism. This included: naming the device, talking to it and blaming it for mistakes. In study two, an online questionnaire survey, completed by 285 IVNS users, confirmed that anthropomorphism was prevalent amongst a much wider population. Attributions of personality and character influenced how respondents interacted with IVNS and their attitudes towards it, for example, the level of trust they placed in it. There was evidence that the voice providing directions had a significant impact on these attributions.

Στην παρούσα διπλωματική εργασία, παρουσιάζεται η ανάπτυξη συναρτήσεων και ρουτινών, οι οποίες χρησιμοποιούνται για την ψηφιακή απεικόνιση διάφορων οργάνων μέτρησης του πίνακα ενός ηλεκτρικού οχήματος, πάνω σε οθόνη TFT LCD ολοκληρωμένου συστήματος. / This diploma thesis represents the development of functions and routines wich are used to digitalize an electrical vehicle's panel using an LCD TFT screen of an embedded system (LPC2478STK).

Τα αυτοκινητιστικά δυστυχήματα αποτελούν μια από τις κυριότερες αιτίες θανάτου παγκοσμίως. Ο αυξανόμενος αριθμός τους οδήγησε στην συνειδητοποίηση ότι η χρήση προηγμένης τεχνολογίας για την κατασκευή ασφαλέστερων οχημάτων είναι απαραίτητη για την μείωση των ατυχημάτων και κατά συνέπεια των θανάτων που οφείλονται σε αυτά. Από τη στιγμή που οι τεχνολογικές εξελίξεις επέτρεψαν την ενσωμάτωση φθηνών, χαμηλής κατανάλωσης συστημάτων με μεγάλη επεξεργαστική ταχύτητα σε οχήματα, κατέστη προφανές ότι περίπλοκες τεχνικές υπολογιστικής όρασης μπορούσαν πλέον να χρησιμοποιηθούν για την υποβοήθηση της οδήγησης. Σε αυτή την κατεύθυνση, η παρούσα διατριβή εστιάζει στην ανάπτυξη καινοτόμων λύσεων για διαφορετικά κομμάτια που εμπλέκονται στα προηγμένα συστήματα υποβοήθησης του οδηγού. Πιο συγκεκριμένα, σε αυτή την διατριβή προτείνονται καινοτόμα υποσυστήματα για την αναγνώριση σημάτων οδικής κυκλοφορίας, την αναγνώριση φωτεινών σηματοδοτών, τον εντοπισμό προπορευόμενου οχήματος και τον εντοπισμό δρόμου. Οι τεχνικές που χρησιμοποιήθηκαν για την ανάπτυξη των προτεινόμενων λύσεων βασίζονται στην χρωματική επεξεργασία εικόνας με έμφαση στην ανεξαρτησία από την φωτεινότητα της σκηνής, στην χρήση πληροφορίας συμμετρίας για τον εντοπισμό χαρακτηριστικών αντικειμένων (όπως σήματα οδικής κυκλοφορίας, φωτεινοί σηματοδότες και οχήματα), στην χώρο-χρονική παρακολούθηση των εντοπισμένων αντικειμένων και στην αυτόματη κατάτμηση εικόνας για τον εντοπισμό δρόμου. Τα προτεινόμενα συστήματα αναπτύχθηκαν με στόχο την ανθεκτικότητα σε αλλαγές της φωτεινότητας ή τις καιρικές συνθήκες, καθώς και στην οδήγηση σε απαιτητικά περιβάλλοντα. Επίσης, έχει δοθεί ιδιαίτερη έμφαση στην προοπτική υλοποίησης συστημάτων πραγματικού χρόνου. Τα αποτελέσματα που παρουσιάζονται σε αυτή την διατριβή αποδεικνύουν την ανωτερότητα των προτεινόμενων μεθόδων έναντι αντίστοιχων της σχετικής βιβλιογραφίας, ειδικά στις περιπτώσεις του εντοπισμού προπορευόμενου οχήματος και του εντοπισμού δρόμου. Ελπίζουμε ότι μέρη της έρευνας αυτής θα εμπνεύσουν νέες προσεγγίσεις για τις μελλοντικές υλοποιήσεις αντίστοιχων συστημάτων. / Traffic accidents are one of the main reasons for the loss of human lives worldwide. Their increasing number has led to the realization that the use of advanced technology for manufacturing safer vehicles is imperative for limiting casualties. Since technological breakthroughs allowed the incorporation of cheap, low consumption systems with high processing speeds in vehicles, it became apparent that complex computer vision techniques could be used to assist drivers in navigating their vehicles. In this direction, this thesis focuses on providing novel solutions for different tasks involved in advanced driver assistance systems. More specifically, this thesis proposes novel sub-systems for traffic sign recognition, traffic light recognition, preceding vehicle detection and road detection. The techniques used for developing the proposed solutions are based on color image processing with a focus on illumination invariance, using symmetry information for man-made objects (like traffic signs, traffic lights and vehicles) detection, spatiotemporal tracking of detected results and automated image segmentation for road detection. The proposed systems were implemented with a goal of robustness to changes of illumination and weather conditions, as well as to diverse driving environments. A special focus on the prospect for real-time implementation has also been given. The results presented in this thesis indicate the superiority of the proposed methods to their counterparts found in relevant literature in both normal and challenging conditions, especially in the cases of preceding vehicle detection and road detection. Hopefully, parts of this research will provide new insights for future developments in the field of intelligent transportation.

Modern vehicles are designed to protect occupants in the event of a crash with some vehicles better at this than others. However, passenger protection during an accident has shown to be not enough in many high impact crashes. Statistics have shown that the human error is the number one contributor to road accidents. This research study explores how driver error can be reduced through technology which observes driver behaviour and reacts when certain unwanted patterns in behaviour have been detected. Finally a system that detects driver fatigue and driver distraction has been developed using non-invasive machine vision concepts to monitor observable driver behaviour. / Electrical Engineering / M. Tech. (Electrical Engineering)