dc.contributor.author | Лиса, С. О. | uk |
dc.contributor.author | Романюк, О. Н. | uk |
dc.date.accessioned | 2025-06-06T13:38:09Z | |
dc.date.available | 2025-06-06T13:38:09Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.identifier.citation | Лиса С. О., Романюк О. Н. Використання штучного інтелекту для відслідковування стану водія // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23496. | uk |
dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/46599 | |
dc.description.abstract | The article considers the use of artificial intelligence technologies for monitoring the driver's condition
using a webcam. The principles of operation of such AI systems (face and eye detection, head position tracking, use of
deep learning algorithms) are analyzed. The main technologies for recognizing driver fatigue and distraction are
described, their effectiveness is described, and approaches are compared. The areas of application of driver monitoring
systems are considered (commercial transport, passenger cars, specialized areas). | en |
dc.description.abstract | У статті розглянуто застосування технологій штучного інтелекту для моніторингу стану водія за
допомогою веб-камери. Проаналізовано принципи роботи таких ШІ-систем (виявлення обличчя, очей,
відстеження положення голови, використання алгоритмів глибокого навчання). Описано основні технології
розпізнавання втоми та відволікання водія, їх ефективність та проведено порівняння підходів. Розглянуто галузі
застосування систем моніторингу водіїв (комерційний транспорт, легкові автомобілі, спеціалізовані сфери). | uk |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23496 | |
dc.subject | штучний інтелект | uk |
dc.subject | моніторинг водія | uk |
dc.subject | сонливість водія | uk |
dc.subject | відволікання уваги | uk |
dc.subject | комп`ютерний зір | uk |
dc.subject | глибоке навчання | uk |
dc.subject | artificial intelligence | en |
dc.subject | driver monitoring | en |
dc.subject | driver drowsiness | en |
dc.subject | distraction | en |
dc.subject | computer vision | en |
dc.subject | deep learning | en |
dc.title | Використання штучного інтелекту для відслідковування стану водія | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.relation.references | Fu, S.; Yang, Z.; Ma, Y. et al. Advancements in the Intelligent Detection of Driver Fatigue and Distraction: A Comprehensive
Review // Applied Sciences, 2024, 14(7):3016. | en |
dc.relation.references | Devant. The EU’s New Vehicle General Safety Regulation: A Step Towards Safer Roads (2024) – Devant.ai [Електронний
ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.devant.ai/news/the-eus-new-vehicle-general-safety-regulation-a-step-towardssafer-road | en |
dc.relation.references | Chang, R.C.H.; Wang, C.-Y.; Chen, W.-T. et al. Drowsiness Detection System Based on PERCLOS and Facial Physiological
Signal // Sensors, 2022, 22(14):5380. | en |
dc.relation.references | Albadawi, Y.; Takruri, M.; Awad, M. et al. A Review of Recent Developments in Driver Drowsiness Detection Systems
(Review) // Electronics, 2022, 11(3):421. | en |
dc.relation.references | Kiashari, S.; Khorshidtalab, A.; Alimardani, F. et al. Driver Drowsiness Detection Using Facial Features and Yawning
Analysis // IEEE Access, 2021, 9:19745-19756. | en |
dc.relation.references | Seeing Machines. Guardian – Driver Monitoring Solution for Fleet Safety (product info) [Електронний ресурс] – Режим
доступу до ресурсу: https://seeingmachines.com/video/guardian-mythbusters/. | en |
dc.relation.references | Abe, T. PERCLOS-based technologies for detecting drowsiness: current evidence and future directions // Sleep Advances,
2023, 4(1):zpad006. | en |
dc.relation.references | European Commission. Mandatory driver assistance systems expected to help save over 25,000 lives by 2038 [Електронний
ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.devant.ai/news/the-eus-new-vehicle-general-safety-regulation-a-step-towardssafer-roads. | en |