| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Фоменок, В. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2020-02-19T08:55:58Z | - |
| dc.date.available | 2020-02-19T08:55:58Z | - |
| dc.date.issued | 2019 | - |
| dc.identifier.citation | Фоменок, В. В. Мониторинг и прогнозирование усталости водителя за рулем / В. В. Фоменок // Мониторинг техногенных и природных объектов: материалы Международной научно-технической конференции, Минск, 28 – 29 ноября 2019 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск: БГУИР, 2019. – С. 47 – 50. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38574 | - |
| dc.description.abstract | В данной работе были изучены способы обнаружения усталости или состояния тревоги водителя на основе изображений, сделанных во время вождения, и на основе анализа состояния глаз водителя: открытых, полуоткрытых и закрытых. Для этого были использованы 2 вида нейронных сетей: сеть с 1 скрытым слоем и сеть с автоэнкодером. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | распознавание усталости | ru_RU |
| dc.subject | классификация изображений | ru_RU |
| dc.subject | автоэнкодер | ru_RU |
| dc.subject | искусственные нейронные сети | ru_RU |
| dc.title | Мониторинг и прогнозирование усталости водителя за рулем | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | In this work have studied the possibility to detect the drowsy or alert state of the driver based on the images taken during driving and by analyzing the state of the driver’s eyes: opened, half-opened and closed. For this purpose two kinds of artificial neural networks were employed: a 1 hidden layer network and an autoencoder network. | - |
| Appears in Collections: | 2019
|
