Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "driver fatigue" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Human fatigue model at road transport
    Autorzy:
    Ullah, I.
    Szpytko, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/247516.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
    Tematy:
    driver fatigue
    human error
    micro-sleep
    Opis:
    This paper presents detailed studies in relevance of fatigue. Diverse aspects of fatigue, like causality dala, risk factors and consequences have enlightened to address proper fatigue mechanism. Fatigue is going to be major issue in Asia, and has brought many deaths annually. Fatigue is a process that start s with risk factors, moves on to subjective perceptions of and concludes with the consequences of fatigue. Driver fatigue is recognized as a major causal faetor in accidents involving long-haul commercial drivers. Human operational performance and its relation with road safety is really great mean to understand in terms of technical and human behaviour. Fatigue risk factors, sleep, noise and working schedule etc like are also reduced with specific solution and personnel limits. Human error is found a basie reason of fatigue and need to be addressed to public and concerned authorities. Mathematical model and field based data is highly appreciated to understand basic scenario of subject and accident. The best way to reduce fatigue is to address issues publically and improve system according to environment of transport. This paper presents an introduction to the human fatigue model formulation and its application using a conception of the diserete time process that is regenerative with respect to the renewal process. The model can be used to estimate the human fatigue according to partial and full rest.
    Źródło:
    Journal of KONES; 2010, 17, 2; 467-474
    1231-4005
    2354-0133
    Pojawia się w:
    Journal of KONES
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Detecting driver’s fatigue, distraction and activity using a non-intrusive ai-based monitoring system
    Autorzy:
    Costa, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91561.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    driver monitoring system
    intelligent transportation systems
    driver distraction monitoring
    driver fatigue monitoring
    Opis:
    The lack of attention during the driving task is considered as a major risk factor for fatal road accidents around the world. Despite the ever-growing trend for autonomous driving which promises to bring greater road-safety benefits, the fact is today’s vehicles still only feature partial and conditional automation, demanding frequent driver action. Moreover, the monotony of such a scenario may induce fatigue or distraction, reducing driver awareness and impairing the regain of the vehicle’s control. To address this challenge, we introduce a non-intrusive system to monitor the driver in terms of fatigue, distraction, and activity. The proposed system explores state-of-the-art sensors, as well as machine learning algorithms for data extraction and modeling. In the domain of fatigue supervision, we propose a feature set that considers the vehicle’s automation level. In terms of distraction assessment, the contributions concern (i) a holistic system that covers the full range of driver distraction types and (ii) a monitoring unit that predicts the driver activity causing the faulty behavior. By comparing the performance of Support Vector Machines against Decision Trees, conducted experiments indicated that our system can predict the driver’s state with an accuracy ranging from 89% to 93%.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2019, 9, 4; 247-266
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Driver Fatigue and Road Safety on Poland’s National Roads
    Autorzy:
    Jamroz, K.
    Smolarek, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/90556.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Centralny Instytut Ochrony Pracy
    Tematy:
    driver fatigue
    road safety
    national roads
    zmęczenie
    kierowcy i maszyniści
    bezpieczeństwo ruchu drogowego
    Opis:
    This paper presents an overview of factors causing driver fatigue as described in the literature. Next, a traffic crash database for 2003–2007 is used to identify the causes, circumstances and consequences of accidents caused by driver fatigue on Poland’s national roads. The results of the study were used to build a model showing the relationship between the concentration of road accidents and casualties, and the time of day. Finally, the level of relative accident risk at night-time versus daytime is defined. A map shows the risk of death and severe injury on the network of Poland’s national roads. The paper suggests to road authorities steps to reduce fatigue-related road accidents in Poland.
    Źródło:
    International Journal of Occupational Safety and Ergonomics; 2013, 19, 2; 297-309
    1080-3548
    Pojawia się w:
    International Journal of Occupational Safety and Ergonomics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Detection of driver fatigue symptoms using transfer learning
    Autorzy:
    Jakubowski, J.
    Chmielińska, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/201238.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    driver fatigue
    convolutional neural networks
    transfer learning
    AlexNet
    zmęczenie kierowcy
    splotowe sieci neuronowe
    Opis:
    This paper presents the results of the scientific investigations which aimed at developing the detectors of the selected driver fatigue symptoms based on face images. The presented approach assumed using convolutional neural networks and transfer learning technique. In the conducted research the pretrained model of AlexNet was used. The net underwent slight modification of the structure and then the fine-tuning procedure was applied with the use of an appropriate dataset. In this way all detectors of the selected fatigue symptoms were created. The results of conducted computations indicate that it is potentially possible to apply such an approach to the problem of fatigue symptom detection. The values of the overall misclassification rates for the most troublesome symptom are less than 5.5%, which seems to be a quite satisfactory result.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 869-874
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Automation detection of driver fatigue using visual behavior variables
    Automatyczna ocena zmęczenia kierowcy z wykorzystaniem wizualnych zmiennych zachowania
    Autorzy:
    Wang, Y.
    Ma, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231258.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    czas jazdy
    zachowania wizualne
    poziom zmęczenia
    skala senności Stanford
    czynnik prognostyczny
    zmęczenie kierowcy
    driving duration
    visual behaviors
    fatigue level
    Stanford sleepiness scale
    predictor
    driver fatigue
    Opis:
    To examine the correlation of driver visual behaviors and subjective levels of fatigue, a total of 36 commercial drivers were invited to participate in 2-h, 3-h, and 4-h naturalistic driving tests during which their eye fixation, saccade, blinking variables, and self-awareness of their fatigue levels were recorded. Then, one-way ANOVA was applied to analyze the variations of each variable among different age groups over varying time periods. The statistical analysis revealed that driving duration had a significant effect on the variation of visual behaviors and feelings of fatigue. After 2h of driving, only the average closure duration value and subjective level of fatigue had an increase of one-fifth or more. After 4h of driving, however, all these variables had a significant change except for the number of saccades and pupil diameter measurements. Particularly, driver saccadic eye movement was more sensitive to driving fatigue, and the elderly were more likely to be affected by the duration of the drive. Finally, a predictor of driver fatigue was determined to detect the real-time level of fatigue and alert at the critical moment.
    Kierowcy zawodowi spędzają długie godziny za kierownicą i szybciej odczuwają zmęczenie podczas prowadzenia pojazdu. Z tego powodu, identyfikacja poziomu zmęczenia w czasie rzeczywistym ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia bezpieczeństwa ruchu drogowego i zapobiegania wypadkom, w szczególności w odniesieniu do osób zajmujących się dalekobieżnym transportem komercyjnym. Łącznie 26 kierowców zawodowych w czterech grupach wiekowych zostało zaproszonych do udziału w naturalistycznym egzaminie na prawo jazdy, podczas którego każdy uczestnik został poproszony o ukończenie 2-godzinnych, 3-godzinnych i 4-godzinnych zadań związanych z prowadzeniem pojazdu, obejmujących przerwę na odpoczynek, na trzech drogach ekspresowych w Shandong, Chiny, celem zarejestrowania zmiennych skupienia wzroku, ruchu gałek ocznych i mrugania oczami, jak również subiektywnego poziomu zmęczenia. Następnie, zastosowano jednoczynnikową analizę wariancji w celu przeanalizowania zmienności każdego wizualnego wskaźnika według grup wiekowych w czasie, a analiza statystyczna wykazała, że nieprzerwana jazda ma istotny wpływ na zmiany wskaźników wizualnych i zgłaszany poziom zmęczenia. Po 2 godzinach prowadzenia pojazdu, zarówno średnia wartość czasu zamknięcia, jak i średni subiektywny poziom zmęczenia uległy znacznej zmianie. Po 4 godzinach prowadzenia pojazdu, wszystkie wizualne wskaźniki kierowcy, inne niź średnia liczba ruchów gałek ocznych i średnia średnica źrenicy, uległy znaczącej zmianie. Z drugiej strony, zmiana poziomu zmęczenia jest dodatnio związana ze zmianą średnicy źrenicy, czasem skupienia wzroku, częstotliwościmrugania, czasem mrugania i czasem zamknięcia. Z drugiej strony, zmiana poziomu zmęczenia była ujemnie związana z ilością skupień wzroku, kątem poszukiwań, liczbą ruchu gałek ocznych, szybkością ruchu gałek ocznych i amplitudą ruchu gałek ocznych. Mówiąc dokładniej, ruch gałek ocznych kierowcy był bardziej czuły na poziom zmęczenia podczas jazdy, a u osób starszych występowało większe prawdopodobieństwo, że wpłynie to na długość jazdy w zmienności zachowań wizualnych i uczucie zmęczenia. W przypadku kierowców zawodowych, przepisy ruchu drogowego powinny ściśle kontrolować długość nieprzerwanej jazdy, a osoby starsze powinny zyskać więcej czasu na odpoczynek. Wreszcie, czynnik prognostyczny zmęczenia kierowcy został określony poprzez zmianę współczynnika wizualnych zmiennych, w celu wykrycia poziomu zmęczenia i ostrzegania w krytycznym momencie, w czasie rzeczywistym.
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2018, 64, 2; 175-185
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Falling asleep at the wheel among Italian professional drivers (PDs): Results from the HiRis PD study
    Autorzy:
    Rosso, Gian L.
    Perotto, Massimo
    Feola, Mauro
    Caramella, Michele
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2179015.pdf
    Data publikacji:
    2014-12-01
    Wydawca:
    Instytut Medycyny Pracy im. prof. dra Jerzego Nofera w Łodzi
    Tematy:
    risk factors
    fatigue
    falling asleep at the wheel
    professional drivers
    road safety
    driver’s health
    Opis:
    Objectives: A high percentage of professional drivers (PDs) often report feeling fatigue during their work, and falling asleep at the wheel (FAW) is a major contributing factor to the occurrence of near-miss or actual accidents. The aim of this study is to evaluate the prevalence of FAW among Italian PDs and the effect of fatigue on this occurrence (corrected for the main predictive factors already known). Material and Methods: We performed a cross-sectional questionnaire survey. Data from PDs (N = 497) were used for analyses. Logistic regression analyses were performed to assess the association of reported sudden-onset sleep at the wheel with working conditions and general lifestyle factors. Results: Forty-one percent of the interviewees experienced at least 1 episode per month of sudden-onset sleep at the wheel (4.7% per week). Predictive factors of self-reported FAW were: age > 55 years old (odds ratio (OR) = 4.91, confidence interval (CI): 1.79–13.50, p < 0.01), traveling more than 40 thousand miles per year (OR = 1.86, 95% CI: 1.08–3.22, p < 0.05), body mass index ≥ 30 (OR = 2.16, 95% CI: 1.01–4.64, p < 0.05) and Chalder Fatigue Questionnaire score > 22 (OR = 3.93, 95% CI: 1.90–8.14, p < 0.01). Conclusions: There are different work and human factors underlying FAW among PDs. The Chalder Fatigue Questionnaire might be useful in measuring fatigue in this group and in detecting PDs at high risk of experiencing FAW.
    Źródło:
    International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health; 2014, 27, 6; 1005-1012
    1232-1087
    1896-494X
    Pojawia się w:
    International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fatigue and sleepiness during long-duration driving: a preliminary study among indonesian commercial drivers
    Autorzy:
    Iridiastadi, Hardianto
    Abdurrahman, Ibrahim
    Puspasari, Maya
    Soetisna, Herman Rahadian
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841179.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    professional driver
    fatigue
    sleepiness
    psychomotor vigilance task
    Swedish Occupational Fatigue Inventory
    Karolinska Sleepiness Scale
    kierowca zawodowy
    zmęczenie
    senność
    test czujności psychomotorycznej
    Karolińska Skala Senności
    Opis:
    Fatigue and sleepiness are two major factors that have been reported to contribute to road crash and accidents in Indonesia. Fatigue among commercial drivers is probably a common phenomenon, particularly during long-duration driving. This study aimed at characterizing fatigue and sleepiness during long-duration driving. Nine commercial drivers were recruited in this field study and were requested to drive a multipurpose vehicle for three trips back and forth between two major cities. Each trip was completed within 4 hours, with about 3 to 3.5 hours of continuous driving (and 0.5 to 1 hour of rest). Fatigue was assessed by utilizing the Psychomotor Vigilance Task (PVT), which was administered for 5 minutes immediately following the completion of each trip. A video camera was employed to capture blink frequency, and for each trip, this measure was determined during 5 minutes after two hours of driving. Subjective ratings were also collected during the task and included the Swedish Occupational Fatigue Inventory (SOFI) and the Karolinska Sleepiness Scale (KSS). The results of this study demonstrated a consistent increase in the blink rate and subjective measures of fatigue. A significant association was also found between the blink rate and SOFI measures, indicating an association between those objective and subjective measures. Although not statistically significant, there were also changes in PVT parameters associated with driving duration. However, no significant association was found between PVT parameters and the subjective measures. This study found that a minimum of six hours of intermittent driving was adequate in inducing fatigue and sleepiness, despite the seemingly sufficient amount of rest break. Based on the findings of this study, it is suggested that long-duration driving be limited to a maximum of 12 hours, and that a minimum of 30 minutes of rest be provided after 3 to 4 hours of driving. This finding should be used as a basis for scheduling drivers and for finding the appropriate intervention strategy for mitigating fatigue and sleepiness risks during prolonged driving tasks.
    Źródło:
    Transport Problems; 2020, 15, 2; 17-24
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies