Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

การระบุท่าทางที่ไม่ปลอดภัยของผู้ขับขี่โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก

Year (A.D.)

2024

Document Type

Thesis

First Advisor

Chidchanok Lursinsap

Faculty/College

Faculty of Science (คณะวิทยาศาสตร์)

Department (if any)

Department of Mathematics and Computer Science (ภาควิชาคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์)

Degree Name

Master of Science

Degree Level

Master's Degree

Degree Discipline

Computer Science and Information Technology

DOI

10.58837/CHULA.THE.2024.254

Abstract

This thesis presents the use of deep learning to identify two unsafe gestures of drivers: (1) holding the wheel with one hand and performing an action with the other hand, and (2) talking on the phone while driving. These gestures can distract the driver, potentially leading to accidents. Four models were compared and evaluated. Additionally, the study introduces the Driver Action Expression (DAE) dataset, collected through a road driving experiment focusing on driver behavior. The issue of imbalanced data was considered. The Xception model shows the best performance compared to other models, leading to its selection as the primary model for further research.

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

ในวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อระบุทำทางที่ไม่ปลอดภัยของผู้ขับขี่สองอย่าง ได้แก่ (1) จับพวงมาลัยด้วยมือเดียวและทำกิจกรรมอื่นด้วยมืออีกข้าง และ (2) พูดโทรศัพท์ขณะขับรถ ท่าทางเหล่านี้สามารถทำให้ผู้ขับขี่เสียสมาชิ ซึ่งอาจนำไปสู่อุบัติเหตุได้วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้เปรียบเทียบและประเมินผลของแบบจำลองสี่แบบ นอกจากนี้ งานวิจัยยังนำเสนอชุดข้อมูล Driver Action Expression (DAE) ซึ่งเก็บรวบรวมผ่านการทดลองขับรถบนถนน ที่มุ่งเน้นพฤติกรรมของผู้ขับขี่ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้พิจารณาปัญหาข้อมูลที่ไม่สมดุล ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลอง Xception แสดงประสิทธิภาพที่ดีที่สุดเมื่อเปรียบเทียบกับโบบจำลองอื่น ๆ ทำให้ถูกเลือกเป็นแบบจำลองหลักสำหรับการวิจัยต่อไป

Share

COinS
 
 

To view the content in your browser, please download Adobe Reader or, alternately,
you may Download the file to your hard drive.

NOTE: The latest versions of Adobe Reader do not support viewing PDF files within Firefox on Mac OS and if you are using a modern (Intel) Mac, there is no official plugin for viewing PDF files within the browser window.