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Entwicklung eines Prototypen zur Müdigkeitserkennung im Fahrsimulator

  • 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.

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Metadaten
Name:Vennebusch, Sven
URN:urn:nbn:de:bsz:rt2-opus4-27530
URL:https://infoinside.reutlingen-university.de/?page_id=31
ISBN:978-3-00-065431-2
Erschienen in:Informatics inside: connect(IT) : Informatik-Konferenz der Hochschule Reutlingen ; 20. Mai 2020 : Tagungsband. - (Informatics inside ; 20)
Publisher:Hochschule Reutlingen
Place of publication:Reutlingen
Editor:Uwe Kloos
Document Type:Conference Proceeding
Language:German
Year of Publication:2020
Tag:Computer Vision; Dlib; Elektrokardiogramm; Fahrassistenzsysteme; Müdigkeitserkennung; OpenCV; Python
Pagenumber:12
First Page:106
Last Page:117
Catalogue entry:Im Katalog der Hochschule Reutlingen ansehen
Dewey Decimal Classification:004 Informatik
Open Access:Ja
Licence (German):License Logo  Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International