Title: | Automatická analýza pozornosti řidiče z vizuálních dat |
Other Titles: | Automatic analysis of driver's attention from visual data |
Authors: | Brada, Robert |
Advisor: | Hrúz Marek, Ing. Ph.D. |
Referee: | Gruber Ivan, Ing. Ph.D. |
Issue Date: | 2020 |
Publisher: | Západočeská univerzita v Plzni |
Document type: | diplomová práce |
URI: | http://hdl.handle.net/11025/41530 |
Keywords: | konvoluční neuronové sítě;implementace |
Keywords in different language: | distracted driver detection;convolutional neural networks;classification;keras |
Abstract: | Cílem práce je navrhnout a implementvat systém, který automaticky detekuje nepozornost řidiče na základě vizuálních dat z kamery, která je umístě v interiéru automobilu. Systém je postaven na principu konvolučních neuronových sítí. K implementaci je použit programovací jazyk Python. V práci jsou porovnány různé architekruty konvolučních neuronvých sítí. Konkrétně architektury VGG16, InceptionV3, ResNeXt50, EffcientNetB0 a Effi cientNetB4. |
Abstract in different language: | The goal of this thesis is to design and implement an end-to-end Driver Attention Warning system that automatically detects distracted driver based on visual data provided by an onboard camera. The system is built using convolutional neural networks using Python programming language and Keras library. Different neural network architectures like VGG16, InceptionV3, ResNeXt50, EffcientNetB0 and Effi cientNetB4 are implemented, modi ed, optimized and combined in order to achieve the best results. |
Rights: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
Appears in Collections: | Diplomové práce / Theses (KKY) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Distracted Driver Detection Master Thesis.pdf | Plný text práce | 4,11 MB | Adobe PDF | View/Open |
brada-v.pdf | Posudek vedoucího práce | 778,54 kB | Adobe PDF | View/Open |
brada-o.pdf | Posudek oponenta práce | 724,87 kB | Adobe PDF | View/Open |
brada-p.pdf | Průběh obhajoby práce | 402,88 kB | Adobe PDF | View/Open |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/41530
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.