prikaz prve stranice dokumenta SUSTAV ZA NADZOR VOZAČA POMOĆU UGRADBENE RAČUNALNE PLATFORME
  Preuzmi
PDF 1.83 MB
diplomski rad
SUSTAV ZA NADZOR VOZAČA POMOĆU UGRADBENE RAČUNALNE PLATFORME
2022. urn:nbn:hr:200:034698
Rimal, Rajesh
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za komunikacije
Katedra za elektroniku i mikroelektroniku

Citirajte ovaj rad

Rimal, R. (2022). SUSTAV ZA NADZOR VOZAČA POMOĆU UGRADBENE RAČUNALNE PLATFORME (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:034698

Rimal, Rajesh. "SUSTAV ZA NADZOR VOZAČA POMOĆU UGRADBENE RAČUNALNE PLATFORME." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:034698

Rimal, Rajesh. "SUSTAV ZA NADZOR VOZAČA POMOĆU UGRADBENE RAČUNALNE PLATFORME." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:034698

Rimal, R. (2022). 'SUSTAV ZA NADZOR VOZAČA POMOĆU UGRADBENE RAČUNALNE PLATFORME', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 28.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:034698

Rimal R. SUSTAV ZA NADZOR VOZAČA POMOĆU UGRADBENE RAČUNALNE PLATFORME [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2022 [pristupljeno 28.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:034698

R. Rimal, "SUSTAV ZA NADZOR VOZAČA POMOĆU UGRADBENE RAČUNALNE PLATFORME", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:034698

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:034698
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovSUSTAV ZA NADZOR VOZAČA POMOĆU UGRADBENE RAČUNALNE PLATFORME
Naslov (engleski)DRIVER MONITORING SYSTEM USING AN EMBEDDED COMPUTER PLATFORM
AutorRajesh Rimal
MentorMarijan Herceg (mentor)
Član povjerenstvaMarijan Herceg (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Vranješ (član povjerenstva)
Član povjerenstvaRatko Grbić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za komunikacije)
(Katedra za elektroniku i mikroelektroniku)
Osijek
Datum i država obrane2022-07-14, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Elektronika
Sažetak
U ovom diplomskom radu predlaže se Sustav za nadzor vozača (DMS) koji se temelji na biheviorističkom pristupu gdje sustav detektira umor i nepažnju vozača na temelju slika dobivenih s kamere postavljene na instrument ploči vozila. Skup podataka za praćenje vozača (DMD) i skup podataka YawDD korišteni su za razvoj modela na osobnom računalu (PC), a isti je model implementiran u Raspberry Pi. Za detekciju lica i lokalizaciju orijentira korištena je metoda MediaPipe Facemesh koja se temelji na konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN). Također, metode poput upotrebe omjera površine preko udaljenosti (ADR), omjera usta (MAR) i Eulerovih kutova korištene su za detekciju oka, stanja usta i položaja glave. Algoritam također izračunava adaptivni prag za MAR, ADR i srednji položaj lica koji će varirati od pojedinca do pojedinca. Razvijeni sustav testiran je i pomoću Raspberry Pi kamere.
Sažetak (engleski)
In this thesis, Driver Monitoring System (DMS) is proposed based on the behavioral approach where the system detects the fatigue and inattention of the driver based on the images obtained from the camera mounted on the vehicle’s dashboard. The driver monitoring dataset (DMD) and YawDD datasets were used to develop the model on a personal computer (PC) and the same model was implemented in the Raspberry Pi. The convolutional neural network (CNN)-based method MediaPipe Facemesh was used to detect a face and the localization of the landmarks. Also, the methods like the use of area over the distance ratio (ADR), mouth aspect ratio (MAR), and Euler angles were used to detect the eye, mouth state, and head position. The algorithm also calculates the adaptive threshold for MAR, ADR, and mean position of a face which will vary from individual to individual. The developed system is also tested using the Raspberry Pi camera.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:034698
Studijski programNaziv: Automobilsko računarstvo i komunikacije
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka automobilskog računarstva i komunikacija (mag. ing. comp. et comm. techn)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2022-09-08 06:58:23