En av de vanligaste distraktionerna under bilkörning är utförandet av aktiviteter som avlägsnar förarens fokus från vägen, exempelvis användandet av en telefon för att skicka meddelanden. Det finns många olika sätt att hantera dessa problem, varav en teknik är att använda maskininlärning för att identifiera och notifiera distraherade bilförare. En lösning för detta blev presenterad i en tidigare artikel, varav traditionell maskininlärning med en centraliserad metod användes, vilket resulterade i goda resultat vid utvärdering. Som ett nästa steg föreslog artikeln att de skapade algoritmerna kunde bli förlängd till decentraliserad lösning för att öka stabiliteten av modellen. Således förlängde detta projekt den centrala maskininlärningsmodellen till en federerad lösning, med mål att behålla liknande resultat vid utvärdering. Som ett ytterligare delmål utforskade projektet kvantiseringstekniker för att erhålla en mindre modell, med mål att behålla liknande resultat som tidigare lösningar. Dessutom introducerades ett ytterligare delmål, vilket var att utforska metoder för att rekonstuera data för att stärka integriteten av modellen ytterligare, med mål att behålla liknande resultat som tidigare lösningar. Projektet lyckades med att förlänga modellen till federerad lärning, tillsammans med implementeringen av kvantiserings-tekniker för att erhålla en mindre modell, men delmålet angående rekonstruering av data uppnåddes ej på grund av tidsbrist. Projektet använde sig av en blandning av bibliotek från Python för att förlänga samt kvantisera modellen, vilket resulterade i fyra nya modeller: en decentraliserad modell samt tre modeller som minskade i storlek med 48 %, 70 %, och 71 % jämfört med den decentraliserade modellen. Utvärderingarna för samtliga modeller visade liknande resultat som den ursprungliga centraliserade modellen, vilket indikerade att projektet var framgångsrikt. / One of the most common driving distractions is performing activities that diverts your attention away from the road, such as using a phone for texting. To address this issue, techniques such as machine learning and computer vision could be used to identify and notify distracted drivers. A solution for this was presented in an earlier article, using a traditional centralized machine learning approach with a good prediction accuracy. As a next step, the earlier article mentions that the created computer vision algorithms could be extended to a federated learning setting to further increase the robustness of the model. Thus, this project extended the centralized machine learning model to a federated learning setting with the aim to preserve the accuracy. Additionally, the project explored quantization techniques to achieve a smaller model, while keeping the prediction accuracy. Furthermore, the project also explored if data reconstruction methods could be used to further increase privacy for user data, while preserving prediction accuracy. The project successfully extended the implementation to a federated learning setting, as well as implementing the quantization techniques for size reduction, but the solution regarding data reconstruction was never implemented due to the time constraints. The project used a mixture of Python frameworks to extend the solution to a federated learning setting and to reduce the size of the model, resulting in one decentralized model, and three models with a reduced size of 48 %, 70 %, and 71 % compared to the decentralized model. The prediction rate of these models had similar prediction accuracy as the centralized model, indicating that the project was a success.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:miun-48583 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Viggesjöö, Joel |
| Publisher | Mittuniversitetet, Institutionen för data- och elektroteknik (2023-) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds