要約
米国における死亡事故の 70% は危険なドライバーによるものです。
最近のセンサーとインテリジェント車両システムの進歩に伴い、運転体験と交通安全を向上させるためにドライバーの行動を評価することに関する重要な研究が行われています。
この論文では、視覚データと車両データを使用してドライバーの行動を分析するために使用されるさまざまな手法を検証し、この分野の最新研究の概要を提供します。
この論文では、この分野の課題と未解決の問題についても説明し、将来の研究に対する潜在的な推奨事項も提供しています。
この調査では、視覚情報と車両情報を統合することでドライバーの行動分析の精度と有効性が大幅に向上し、安全対策の改善と交通事故の削減につながる可能性があると結論付けています。
要約(オリジナル)
Risky drivers account for 70% of fatal accidents in the United States. With recent advances in sensors and intelligent vehicular systems, there has been significant research on assessing driver behavior to improve driving experiences and road safety. This paper examines the various techniques used to analyze driver behavior using visual and vehicular data, providing an overview of the latest research in this field. The paper also discusses the challenges and open problems in the field and offers potential recommendations for future research. The survey concludes that integrating vision and vehicular information can significantly enhance the accuracy and effectiveness of driver behavior analysis, leading to improved safety measures and reduced traffic accidents.
arxiv情報
| 著者 | Bikram Adhikari |
| 発行日 | 2023-08-25 14:33:59+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google