Verbesserung der Verkehrssicherheit durch Echtzeit-Erkennung von Schläfrigkeit beim Fahrer

Die Schl輎rigkeit von Fahrern im Stra enverkehr gibt zunehmend Anlass zur Sorge. Laut einer Umfrage der National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) ist ein gro er Teil der j鄣rlichen Unf鄟le mit Verletzten und sogar Todesopfern auf Schl輎rigkeit am Steuer zurkzufren. Daher besteht ein dringender Bedarf an der Einfrung eines Systems, das die Migkeit des Fahrers erkennt und ihn warnt. Diese Systeme, die auf der Analyse des visuellen Verhaltens basieren, haben das Potenzial, die Zahl der Unf鄟le erheblich zu senken, indem sie rechtzeitig warnen, wenn Fahrer Anzeichen von Migkeit zeigen. Diese Systeme nutzen Kameras und Computervisionsalgorithmen wie den Haar-Kaskadenklassifikator und CNN. Diese Systeme untersuchen Gesichtsze, Augenbewegungen und andere Indikatoren, um den Grad der Wachsamkeit zu beurteilen und Anzeichen von Schl輎rigkeit zu erkennen. Die integrierten Kameras erfassen kontinuierlich Gesichtsausdrke und erm鐷lichen so die Bewertung des Augenlidverschlusses f den Eye Aspect Ratio (EAR) und den Mouth Aspect Ratio (MAR) er mehrere Bilder hinweg. Wenn vordefinierte Schwellenwerte f EAR-Werte erschritten werden, l飉t ein Warnsystem aus, das sowohl den Fahrer als auch die Passagiere benachrichtigt.