Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Detekcija umora vozača iz video snimki
Rad nije dostupan
diplomski rad
Detekcija umora vozača iz video snimki
2017. urn:nbn:hr:168:371455
Omanović, Tarik
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Omanović, T. (2017). Detekcija umora vozača iz video snimki (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371455

Omanović, Tarik. "Detekcija umora vozača iz video snimki." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371455

Omanović, Tarik. "Detekcija umora vozača iz video snimki." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371455

Omanović, T. (2017). 'Detekcija umora vozača iz video snimki', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 11.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371455

Omanović T. Detekcija umora vozača iz video snimki [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2017 [pristupljeno 11.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371455

T. Omanović, "Detekcija umora vozača iz video snimki", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371455

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:371455
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovDetekcija umora vozača iz video snimki
Naslov (engleski)Driver Fatigue Monitoring from Video Data
AutorTarik Omanović
MentorSven Lončarić (mentor)
Član povjerenstvaSven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Subašić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Petković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2017-07-14, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Vožnja u umornom stanju predstavlja veliku opasnost, stoga postoji realna potreba za detekcijom umora vozača. Detekcija umora iz video signala predstavlja primjenjiv neinvazivan pristup tom problemu. Video signal analiziran je uz pomoć komercijalnog alata FaceTrack proizvođača Visage Technologies te su dobivene značajke lica podijeljene u tri kategorije: jednostavne, složene i one definirane vremenom. Napravljene su video snimke umornih vozača, te je na njima ručno očitana razina umora u svakom trenutku. Na video snimkama provedeno je četiri algoritma strojnog učenja. To su k-NN (k najbližih susjeda), SVM (stroj potpornih vektora), AdaBoost i Random forest (nasumična šuma). Svi algoritmi su trenirani na svim skupovima značajki, te su dobiveni ohrabrujući rezultati.
Sažetak (engleski)
Drowsy driving poses a threat to public safety, so there is a real need for drowsiness detection. Drowsiness detection from video signal presents a practical, non intrusive approach to this issue. Video signal is analyzed using commercial tool FaceTrack from Visage Technologies. Calculated facial features are divided in three categories: simple features, complex features and features defined by time. Several drowsy individuals have been recorded and level of drowsiness has been manually marked on each of them. Four machine learning algorithms have been trained on video signal. Those are k nearest neighbors, SVM, AdaBoost and Random forest. All algorithms have been tested on all sets of features with encouraging results.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:371455
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-13 23:29:59