Tutti conoscono i pericoli della guida in stato di ebbrezza o l'invio di messaggi di testo durante la guida. Tuttavia, non c'è molta attenzione alla guida in condizioni di sonnolenza. Nel 2019, la stanchezza del conducente è stata la causa di 697 vittime negli Stati Uniti – che era l'1.9% del totale delle vittime della strada quell'anno. Inoltre, 1 negli adulti 25 ha accettato addormentarsi al volante nei 30 giorni precedenti.
La sonnolenza del conducente può rivelarsi fatale, ma è prevenibile. Una buona notte di sonno ed evitare l'alcol prima di prendere l'auto può ridurre gli incidenti. La tecnologia può anche aiutare a rilevare e prevenire i decessi dovuti alla sonnolenza del conducente. Quindi parliamo della tecnologia che avverte il conducente di sonnolenza e stanchezza.
Cos'è il DDS?
Sistema di rilevamento della sonnolenza del conducente (DDS) fa parte della tecnologia di sicurezza del veicolo che funziona su un algoritmo che rileva i cambiamenti nel comportamento di guida del conducente, come movimenti irregolari delle ruote, deviazioni di corsia, difficoltà a tenere gli occhi aperti e sbadigli costanti e altro ancora.
Alcuni sistemi avvisano il conducente di fare una pausa utilizzando avvisi audio, mentre alcuni mostrano il simbolo del caffè e alcune auto fanno vibrare anche i sedili del conducente.
Come funziona il DDS?
DDS funziona registrando il volante comportamento dall'inizio del viaggio e tenere traccia dei livelli di affaticamento del conducente durante il viaggio.
L'algoritmo basato sull'intelligenza artificiale fornisce un valore calcolando la frequenza dei movimenti improvvisi, l'ora del giorno, la durata del viaggio, le deviazioni da segnaletica orizzontalee la frequenza di colpire la striscia rumorosa. Se detto valore è al di sopra di un certo livello, il sistema lampeggia a tazza di caffè simbolo sul quadro della vettura, che indica che il guidatore ha bisogno di fare una pausa.
Il conducente è costantemente monitorato per determinare i livelli di affaticamento utilizzando una telecamera a infrarossi di fronte al conducente. Gli algoritmi di apprendimento automatico e riconoscimento facciale determinano con precisione l'affaticamento monitorando i lineamenti del viso del conducente, movimenti della testa, lampeggiamento e movimento degli occhi.
Esempi del mondo reale
Il driver Rilevamento della sonnolenza sistema è stato utilizzato per alcuni anni ormai. Alcune delle principali case automobilistiche interessate a monitorare l'attenzione del guidatore sono Mercedes Benz, Volvo e Land Rover.
L'"Attention Assist" di Mercedes-Benz è una tecnologia esclusiva disponibile su alcune auto Benz che monitora le abitudini di guida dei conducenti e li avverte utilizzando avvisi visivi e acustici quando rilevano disattenzione o affaticamento.
Land Rover ha anche il suo sistema Driver Condition Monitor, che ha una serie di sensori che rilevano i movimenti del viso e degli occhi del guidatore per identificare se il guidatore è distratto, distratto o stanco.
Il "Driver Alert" di Volvo o la funzione DAC monitora accuratamente il modo in cui viene utilizzato il veicolo. Ad esempio, avverte il conducente quando il veicolo viene guidato in modo incontrollabile utilizzando un display del conducente, un segnale acustico e un messaggio che chiede al conducente di prendere un pausa tè.
A differenza di altri sistemi, il Driver Alert di Volvo non monitora i livelli di affaticamento del conducente, ma osserva da vicino il funzionamento del veicolo.
Vantaggi e limiti del sistema di rilevamento della sonnolenza del conducente
I vantaggi del DDS sono molti e il primo vantaggio che ci viene in mente è forse una riduzione delle vittime causate dall'affaticamento del conducente.
Con un sistema in grado di fornire avvisi di uscita dalla corsia, è possibile evitare gravi incidenti e salvare la vita di conducente, co-passeggeri e pedoni.
La precisione del sistema risiede in modo efficace addestrare l'algoritmo utilizzando una raccolta di immagini. Tuttavia, lo sviluppo di un DDS robusto è impossibile se le cornici oculari non vengono acquisite correttamente e il sistema non è addestrato su set di dati di grandi dimensioni. Inoltre, la localizzazione sull'occhio può diventare difficile se il conducente indossa ostacoli come occhiali o berretti.
Importanza dei dati di addestramento per costruire modelli DDS
Gli effetti di guida sonnolenta può essere pericoloso per tutti sulla strada. Un guidatore assonnato impiega tempo per concentrarsi, reagisce lentamente e non è in grado di giudicare le velocità e le distanze.
Un guidatore assonnato non è sempre qualcuno che non ha dormito abbastanza. Pertanto, è importante sviluppare uno strumento per avvisare i conducenti affaticati di un pericolo imminente. È necessario disporre di set di dati sufficienti per addestrare il modello di apprendimento automatico e riconoscimento facciale per renderlo possibile.
Per addestrare con precisione un modello DDS, è necessaria una raccolta completa di set di dati di addestramento (contenenti immagini di persone assonnate e non assonnate) che possono aiutare a posizionare i punti di riferimento facciali sulle immagini. Questo metodo aiuta il sistema a identificare le caratteristiche facciali dei conducenti in scenari in tempo reale.
Inoltre, poiché il sistema è particolarmente interessato agli occhi, agli occhi vengono presentate le coordinate, che aiuteranno a rilevare i valori di ammiccamento e apertura degli occhi.
Dovrebbero essere inclusi anche set di dati contenenti immagini che possono aiutare il sistema a riconoscere gli sbadigli. Oltre al rilevamento delle palpebre, anche lo sbadiglio è un parametro critico che il sistema deve imparare per avvisare il conducente. È possibile creare un modello di machine learning utilizzando set di dati accuratamente etichettati e metodi di deep learning.
La necessità di un accurato Sonnolenza dell'autista Il sistema di rilevamento continua a crescere. Le aziende sono alla ricerca di set di dati di addestramento altamente affidabili che possano essere utilizzati per addestrare i propri modelli ML.
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