Este trabalho apresenta um sistema que se utiliza de características extraídas de dados provenientes de um sensor Kinect v2 para monitorar o motorista, dados de sensores inerciais, da telemetria do veículo e dados sobre a estrada/faixa de rodagem para reconhecer o estilo de direção, permitindo ao sistema detectar o uso do celular no trânsito, um motorista embriagado e a direção sonolenta, evitando assim, riscos relacionados com a direção. De fato, quando veículos são conduzidos por pessoas em ligações telefônicas, o risco de acidente aumenta de 4 a 6 vezes. Motoristas embriagados causaram 10:497 mortes nas rodovias dos Estados Unidos da América em 2016, segundo o órgão local responsável pela segurança no trânsito (NHTSA). Um Conjunto de Dados Naturalista do Comportamento do Motorista (NDBD) foi criado especificamente para este trabalho e utilizado para o teste e validação do sistema proposto. A solução proposta emprega duas análises dos dados do motorista, os subsistemas de reconhecimento de padrões de Curto e Longo prazos. Assim, pode-se detectar situações de risco na direção. O sistema possui 3 níveis de alerta: sem alerta, alerta baixo e alerta alto. O subsistema de Curto Prazo detecta situações de sem alerta e de algum nível de alerta. Já o subsistema de Longo Prazo é responsável por determinar o nível de alerta: baixo ou alto. Classificadores baseados em Aprendizado de Máquina e Redes Neurais Artificiais (RNA) foram utilizados. Um Algoritmo Genético foi empregado para otimizar e selecionar um conjunto de valores que ajustam a entrada de características, função de ativação dos neurônios e topologia/treino da rede neural. O sistema proposto alcançou 79;5% de acurácia nos frames do NDBD (conjunto de treinamento e validação obtidos utilizando um simulador veicular próprio), para a detecção conjunta de risco em situações de uso de celular, embriaguez ou condução normal. Para o classificador de Curto Prazo, utilizou-se períodos de 5 frames e uma janela de 140 frames para o Longo Prazo. Considerando a detecção individualizada dos problemas de condução, no caso específico da embriaguez (usados dados de embriaguez e direção normal) o sistema obteve 98% de acurácia, e especificamente para o uso de celular obteve 95% de acurácia. Na classificação de sem alerta (situações sem risco), o sistema obteve apenas 1;5% de predições erradas (falsos positivos), contribuindo assim para o conforto do motorista ao utilizar o sistema. / In this work, a system has been developed using features from a frontal Kinect v2 sensor to monitor the driver, from inertial sensors, car telemetry, and road lane data to recognize the driving style, enabling to recognize the use of a cell phone while driving, a drunk driver, and drowsy driving, avoiding driving risks. In fact, cars driven by people on phone calls, increases the risk of crash between 4 and 6 times. Drunk drivers caused 10;497 deaths on USA roads in 2016 according to NHTSA. The Naturalistic Driver Behavior Dataset (NDBD) was created specifically for this work and it was used to test the proposed system. The proposed solution uses two analysis of the drivers data, the Short-Term and Long-Term pattern recognition subsystems, thus it could detect the risk situations while driving. The system has 3 levels of alarm: no alarm, lowest alarm, and highest alarm. Short-Term detects between no alarm or some level alarm. Long-Term is responsible for determining the risk alarm level, low or high. The classifiers are based on Machine Learning and Artificial Neural Networks (ANN), furthermore, the values set to adjust input features, neuron activation functions, and network topology/training parameters were optimized and selected using a Genetic Algorithm. The proposed system achieved 79:5% of accuracy in NDBD frames (training and validation sets obtained using a driving simulator), for joint detection of risk in situations of cellphone usage, drunkenness, or normal driving. For the Short-Term classifier, it was used length periods of 5 frames and a window of 140 frames for Long-Term. Considering the individualized detection of driving problems, in the specific case of drunkenness (using data of drunkenness and normal driving), the system achieved 98% of accuracy, and specifically for cell phone usage 95% of accuracy. The best results achieved obtained only 1:5% of no risk situation having a wrong prediction (false positives with alarm activation), contributing to the driver comfort when he/she is using the system.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-10062019-082306 |
| Date | 31 January 2019 |
| Creators | Berri, Rafael Alceste |
| Contributors | Osório, Fernando Santos |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
Page generated in 0.0022 seconds