Tese

Sistema ADAS para identificação de distrações e perturbações do motorista na condução de veículos (2019)

• Authors:
  • Berri, Rafael Alceste
  • Osório, Fernando Santos (Orientador)
• Autor USP: BERRI, RAFAEL ALCESTE - ICMC
• Unidade: ICMC
• Sigla do Departamento: SSC
• Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; ALGORITMOS GENÉTICOS; REDES NEURAIS; COMPORTAMENTO DE DIRIGIR
• Keywords: ADAS; ADAS; Artificial neural networks; Distrações do motorista; Driver distractions; Genetic algorithm; Intelligent vehicles; Machine learning; Pattern recognition; Veículos inteligentes
• Agências de fomento:
  • Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Language: Português
• Abstract: 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 paraotimizar 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.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2019
• Data da defesa: 31.01.2019


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How to cite

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• ABNT

  BERRI, Rafael Alceste. Sistema ADAS para identificação de distrações e perturbações do motorista na condução de veículos. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-082306/. Acesso em: 16 out. 2024.

• APA

  Berri, R. A. (2019). Sistema ADAS para identificação de distrações e perturbações do motorista na condução de veículos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-082306/

• NLM

  Berri RA. Sistema ADAS para identificação de distrações e perturbações do motorista na condução de veículos [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 16 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-082306/

• Vancouver

  Berri RA. Sistema ADAS para identificação de distrações e perturbações do motorista na condução de veículos [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 16 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062019-082306/

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