TY  - CHAP
U1  - Konferenzveröffentlichung
A1  - Vennebusch, Sven
T1  - Entwicklung eines Prototypen zur Müdigkeitserkennung im Fahrsimulator
T2  - Connect(IT) : Informatik-Konferenz der Hochschule Reutlingen ; 20. Mai 2020 : Tagungsband. - (Informatics Inside ; 20)
N2  - Ein nicht unerheblicher Anteil der Autounfälle ist auf Müdigkeit am Steuer zurückzuführen. Um Unfälle aufgrund von Müdigkeit zu vermeiden, existieren schon einige Ansätze wie beispielsweise die Erkennung der Fahrweise. Im Rahmen des IOT-Labors des Masterstudiengangs Human Centered Computing der Hochschule Reutlingen sollen verschiedene Fahrassistenzsysteme entwickelt und getestet werden, um Unfälle aufgrund von Müdigkeit zu verhindern. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Müdigkeitserkennung über Computer Vision (CV) und das Elektrokardiogramm (EKG). Im Rahmen dieses Papers wird die Müdigkeitserkennung über CV am Steuer mittels den Open Source Bibliotheken OpenCV und Dlib und dem Embedded PC Nvidia Jetson Nano verwirklicht. Die Müdigkeit über EKG wird über den Herzschlag und die Herzfrequenzvariabilität erkannt. Ebenfalls wurde in dieser Arbeit eine Schnittstelle aus CV und EKG entwickelt, um aus den Python-Skripten der Müdigkeitserkennung über Computer Vision und der Müdigkeitserkennung über EKG die zur Erkennung wichtigen Daten zusammenzufassen. Diese werden anschließend zu einem gesamten Ergebnis ausgewertet.
KW  - Computer Vision
KW  - Dlib
KW  - Elektrokardiogramm
KW  - Fahrassistenzsysteme
KW  - Müdigkeitserkennung
KW  - OpenCV
KW  - Python
Y1  - 2020
U6  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:rt2-opus4-27530
UN  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:rt2-opus4-27530
SN  - 978-3-00-065431-2
SB  - 978-3-00-065431-2
SP  - 106
EP  - 117
S1  - 12
PB  - Hochschule Reutlingen
CY  - Reutlingen
ER  -