فایل ورد کامل بررسی حرکت آهسته چشم در تشخیص خستگی راننده با روش یادگیری ماشینی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل بررسی حرکت آهسته چشم در تشخیص خستگی راننده با روش یادگیری ماشینی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۵ صفحه

۴نتیجه گیری
دقت حرکت آهسته چشم به معنی ورود به مراحل ابتدایی خواب است و در نتیجه این عمل بسیار خطرناک بوده و باید در بسیاری از شرایط آن را تشخیص داد. در این تحقیق، مشخصه های حرکت آهسته چشم در زمان رانندگی و با آزمایشات شبیه سازی شده بررسی شده و مشخصه های جدیدی بر اساس تکنیک حرکت موجی ایجاد شده و آماره های جدید برای تشخیص تاثیر SEM توسعه داده شده اند. نتایج این آزمایشات شاخص های قوی تری نسبت به حرکت موجی چشم نشان می دهد و بر طبق نتایج ترکیب حرکت موجی و شاخص های جدید می تواند تعریف دقیق تری را در هر حرکت نشان دهد. در محیط واقعی رانندگی، حرکت های پیچیده تر برای چشم مانند VOR وجود دارد، که تشخیص SEM را دشوارتر می سازند. بنابراین، مطالعات آینده باید بر روی تشخیص SEM تمرکز داشته باشد.

عنوان انگلیسی:Recognizing Slow Eye Movement for Driver Fatigue Detection with Machine Learning Approach~~en~~

V. CONCLUSIONS

The occurrence of slow eye movement means that the driver is about to enter the initial stage of sleep, so it is extremely dangerous and in urgent need of detecting it. This study discusses the characteristics of slow eye movement in the driving simulation experiments and proposed new features based on wavelet singularity analysis and statistics to improve the detection effect of SEMs. Experiments results indicate new defined features are a little better than the wavelet energy, and the combination of wavelet energy features and new defended features can obtain better classification results than each single kind of features. In the real-world driving environment, there are more complicated eye movements such as VOR and smooth pursuit, which will bring difficulties for detecting SEMs. Therefore, that will be further studied for SEM recognition in our future work.

$$en!!