Software pro detekci únavy - Fatigue detection software - Wikipedia

Software pro detekci únavy je určen ke snížení počtu úmrtí a mimořádných událostí souvisejících s únavou. Několik společností pracuje na technologii pro použití v průmyslových odvětvích, jako je těžba, silniční a železniční přeprava a letectví. Tato technologie může brzy najít širší uplatnění v průmyslových odvětvích, jako je zdravotní péče a vzdělávání.[Citace je zapotřebí ]

Únava v provozním prostředí

Ve scénáři operačního prostředí, kde jsou operační systémy závislé na lidském výkonu, lze únavu definovat jako sklon ke snížení výkonu. Únava je tedy indikátorem základního rizika výskytu chyb a nehod.

Globální těžební operace jsou ohroženy unavenými pracovníky. Ospalost a únava zvyšují lidské chyby a přispívají k nehodám, které mohou být smrtelné. Mezi faktory, které zvyšují úroveň únavy u důlních pracovníků, patří; narušení cirkadiánních rytmů v důsledku práce na směny, vystavení hluku, vibracím a chemikáliím, monotónní a opakující se povaha úkolů a řízení v noční směně. Studie uznávají konotaci mezi životním stylem a únavou. Důlní dělníci v rozvojových zemích jsou závislí na nespolehlivých systémech veřejné dopravy, které jim do pracovní doby přidávají další hodiny dojíždění. Tito pracovníci jsou náchylnější ke špatné kvalitě a množství spánku.

Únava je formou poškození. V roce 2011 srovnávala australská koronerka Annette Hennessyová únavu s řízením v opilosti.[1] Unavení pracovníci jsou prostě méně ostražití a je u nich pravděpodobnost špatného úsudku. Je to obzvláště riskantní, protože unavený operátor je často nejhorším soudcem toho, jak unavený může být. David Edwards PhD, globální manažer bezpečnostních řešení těžby ve společnosti Caterpillar Inc., to srovnává s dotazem opilého člověka, pokud se domnívá, že je příliš opilý k řízení.[2]

Vozidla a řízení jsou v těžebním prostředí považovány za kritické riziko. Interakce vozidlo-vozidlo a vozidlo-člověk jsou obecně fatální. Skutečné peněžní náklady na nehody přesahují rámec odškodnění a výplaty pojištění, léčebných výloh a nákladů na vyšetřování. Smrtelné nehody často vedou k dočasnému pozastavení provozu a ztrátě výroby. Těžařské operace světové třídy usilují o prostředí bez smrtelných úrazů a své roční výsledky v oblasti bezpečnosti zveřejňují ve své výroční zprávě. Celosvětově se očekává, že doly sníží zranění, eliminují úmrtí a zabrání katastrofickým událostem.

Většina dolů a vozových parků komerčních nákladních vozidel se při zvládání únavy spoléhá na měkké kontroly, jako jsou postupy a další protiopatření. Mezi běžná protiopatření, která by potenciálně mohla zmírnit únavu a zlepšit úroveň bdělosti řidičů nákladních vozidel, patří; dny odpočinku, řízení spánku, dobře navržené pracovní směny a strukturované přestávky během směny, zdravotní prohlídka a poradenství, vzdělávací programy, příjem jídla a tekutin a zařízení pro měření bdělosti řidiče.

Důsledky únavy

Důsledky únavy jsou konkrétně patrné ve statistikách bezpečnosti silničního provozu. Ohroženi však nejsou pouze řidiči lehkých a užitkových vozidel. Ve všech průmyslových odvětvích jsou pracovníci na směny náchylní k událostem souvisejícím s únavou, zejména během noční směny. Statistiky bezpečnosti nejsou vždy k dispozici a zřídka zaznamenávají kauzální faktory incidentu. V této části se pro ilustraci kontextu problému s únavou používají statistiky bezpečnosti silničního provozu.

Únava z řízení se obecně týká stavu, ve kterém má řidič nedostatky ve fyziologických a duševních funkcích a kdy řidičské dovednosti objektivně klesají, obvykle po delší době řízení. Řidič, který spí za volantem, nebude jednat, aby zabránil srážce nebo nehodě, a proto je mnohem pravděpodobnější, že nehoda způsobí těžká zranění nebo smrt.[3] Silniční nehody spojené s únavou mají třikrát větší pravděpodobnost, že budou mít za následek vážné zranění nebo smrt. Velká část těchto nehod se stane mezi hodinami 14:00 - 16:00 a 02:00 - 06:00. Během těchto dvou časových období řidiči pravděpodobněji ospalí, což zvyšuje pravděpodobnost nehod.[4]

Statistiky ukazují, že hlavní příčinou smrtelných nebo úrazů způsobených dopravních nehod je snížená úroveň bdělosti. V automobilovém průmyslu je 57% smrtelných nehod nákladních vozidel způsobeno únavou řidiče. Jedná se o příčinu havárií těžkých nákladních vozidel číslo jedna.[4]

Podle National Sleep Foundation z roku 2005 Anketa Spánek v Americe, 60% dospělých řidičů - přibližně 168 milionů lidí - uvádí, že v minulém roce řídili vozidlo, zatímco se cítili ospalí, a 13% z nich přiznalo, že tak učinili alespoň jednou za měsíc.[4]

Národní správa bezpečnosti silničního provozu (NHTSA) konzervativně odhaduje, že 100 000 nehod hlášených policií je přímým důsledkem únavy řidiče každý rok. Výsledkem bylo odhadem 1 550 úmrtí, 71 000 zranění a peněžní ztráty 12,5 miliardy USD.[4]

V Austrálii 60–65% dopravních nehod nákladních vozidel přímo souvisí s únavou obsluhy a 30% všech nehod souvisí s únavou.[5]

Technické a konstrukční výzvy

Složitá interakce hlavních fyziologických faktorů odpovědných za ospalost - cirkadiánní rytmy a homeostatický pohon spánku - představují pro design a vývoj systémů detekce únavy impozantní technické výzvy. Tato technologie musí být robustní a schopná vysoké přesnosti v různých provozních prostředích s neustále se měnícími podmínkami a měnícími se potřebami zákazníků.[6]

Aby technologie splňovala požadavky na efektivitu a funkčnost, měla by splňovat následující pokyny:[7]

  • Mělo by měřit to, co je provozně a koncepčně určeno k měření, a být konzistentní v těchto měřeních v čase. Zařízení určené k měření očních mrknutí (provozně) a bdělosti (koncepčně) by je tedy mělo měřit po celou dobu u všech řidičů.
  • Softwarová technologie použitá v zařízení by měla být optimalizována pro citlivost a specificitu. Falešné negativy by měly být minimalizovány přesnou a spolehlivou detekcí snížené úrovně bdělosti. Falešná pozitiva by měla být minimalizována přesnou a spolehlivou identifikací bezpečné jízdy a bdělosti obsluhy.
  • Zařízení by mělo být robustní, spolehlivé a schopné nepřetržitého provozu po delší dobu, například na směnu. Náklady na údržbu a výměnu by neměly být nepřiměřené.
  • Být schopen sledovat chování řidiče nebo operátora v reálném čase.
  • Zařízení by mělo být schopné přesného provozu za různých provozních podmínek ve dne, v noci a za osvětlených podmínek. Přesnost by neměla být ohrožena podmínkami v kabině řidiče, jako je vlhkost, teplota, vibrace, hluk atd.
  • Zvukové varovné signály by neměly operátora vyděsit a měly by být nastavitelné v přiměřeném rozsahu. Signály by měly být zřetelné a za provozních podmínek slyšitelné, aby se nezaměňovaly s jinými alarmy a signály.

Kritéria přijetí uživatelem

Bez ohledu na zjevné bezpečnostní výhody, které zařízení pro detekci únavy nabízejí, úspěšné přijetí technologie závisí na tom, zda operátor vnímá výhody jako větší než náklady. Přijetí uživatele ovlivňují následující faktory:[8][7]

  • Snadnost použití: technologie by měla být srozumitelná a intuitivní ve svém provozu. Provozovatel by měl být obeznámen s možnostmi, omezeními a provozními parametry za všech provozních podmínek. Výstup zařízení by měl být snadno a správně interpretován operátory s odlišnými kognitivními a fyzickými schopnostmi. Viditelnost vozovky a další ovládací prvky by neměla být zakryta.
  • Snadné učení: úspěch technologie závisí na její shodě s mentálním modelem operátora, na tom, jak snadné je informace pochopit, vybavit a uchovat a reagovat na ně. A co je nejdůležitější, operátor by měl důvěřovat přesnosti zařízení, aby maximalizoval „zásahy“ a eliminoval falešné nebo obtěžující poplachy.
  • Vnímaná hodnota: provozovatel by měl vnímat technologii jako přispívající k bezpečnějšímu a ostražitějšímu zážitku z jízdy, ale zároveň by neměl vytvářet stav přílišného spoléhání. Zařízení by mělo být pro obsluhu přínosem v jeho vlastním programu zvládání únavy. Mělo by být jasné, že používání zařízení je zcela bezpečné bez negativních vedlejších účinků na zdraví obsluhy. Data operátora, zachycená a přenášená do centrální kontrolní místnosti, by měla být zcela důvěrná.
  • Obhajoba: kritická složka přijetí ze strany uživatele se měří podle ochoty operátorů nakupovat a schvalovat tuto technologii. Pokud jde o vnímané bezpečnostní výhody zařízení, zvýší se absorpce na trhu, pokud je podporována zamýšlenými uživateli - operátory, správci vozového parku, sdruženími pro nákladní dopravu, bezpečnostními odděleními atd.
  • Chování řidiče: alokace pozornosti operátora na udržení bezpečné jízdy by neměla být negativně ovlivněna interakcí se zařízením. Rozšířená expozice této technologii by měla vytvořit pozitivní vliv na chování řidiče i na změny životního stylu s ohledem na zvládání únavy.

Technologie pro detekci a monitorování únavy

V uplynulém desetiletí došlo k významnému pokroku v technologii monitorování únavy. Tato inovativní technologická řešení jsou nyní komerčně dostupná a nabízejí skutečné bezpečnostní výhody řidičům, operátorům a dalším pracovníkům na směny napříč všemi průmyslovými odvětvími.[Citace je zapotřebí ]

Softwaroví vývojáři, inženýři a vědci vyvíjejí software pro detekci únavy pomocí různých fyziologických podnětů k určení stavu únavy nebo ospalosti. Měření mozkové aktivity (elektroencefalogram) je široce přijímáno jako the standard v monitorování únavy. Mezi další technologie používané ke stanovení poškození souvisejícího s únavou patří měření symptomů chování, jako například; chování očí, směr pohledu, mikrokorekce v řízení a použití plynu, stejně jako variabilita srdeční frekvence.[Citace je zapotřebí ]

Technologie elektroencefalografie (EEG)

Software pro detekci únavy analyzuje chování a varovné signály a určuje nástup únavy. Tato technologie má potenciál stát se vysoce přesným nástrojem pro detekci počátečních stadií únavy řidičů a minimalizaci pravděpodobnosti nehod. Tato technologie umožňuje operátorům v reálném čase vizuálně identifikovat úroveň jejich bdělosti. Operátoři mohou proaktivně hodnotit různé přístupy k udržení bdělosti a řízení úrovně únavy.

Elektroencefalografie (EEG) je technika, která neinvazivně hlásí elektrickou mozkovou aktivitu.[9] Byl objeven Hansem Bergerem v roce 1924 a během více než 90 let se vyvinul v moderní technologii současnosti. Dramatické snížení velikosti, hmotnosti a nákladů na vybavení EEG a potenciál bezdrátové komunikace s jinými digitálními systémy vydláždily cestu k rozšíření této technologie na dříve netušená pole, jako je zábava, biologická zpětná vazba a podpora učení a trénování paměti. Experimentování a vývoj produktů kolem této technologie zahrnují aplikace pro detekci únavy.

Nový software pro detekci únavy EEG měří schopnost jednotlivce odolávat spánku.[9] Mikrospánek nastává pouze tehdy, když jedinec neodolá spánku, nenastává, když se jedinec rozhodne odpočívat. Provozovatelé těžkých mobilních zařízení jsou zvyklí bránit spánku; je to přirozené a je to téměř podvědomé chování. Když se však schopnost jednotlivce bránit spánku sníží, existuje riziko mikrospánku. Schopnost odolat spánku je proto nejdůležitějším bezpečnostním opatřením pro obsluhu zařízení. Základním měřením této technologie je mozková aktivita. Elektroencefalogram byl zlatým standardem ve vědě o spánku a únavě.[9] Jelikož je přímějším fyziologickým měřítkem, poskytuje lepší přesnost tím, že se vyhne chybným měřením souvisejícím s vnějším prostředím.

Kromě vývoje praktické nositelná technologie „Pro přesné monitorování únavy v provozním prostředí je nutné univerzální mapování informací EEG na užitečné měření. Přestože je EEG analýza velmi pokročilá, vědci zjistili, že v důsledku přirozených fyziologických variací mezi lidmi nelze přísná pravidla pro interpretaci mozkové činnosti efektivně aplikovat na celou populaci. To znamená, že přístup založený na pravidlech k měření únavy EEG by byl nepraktický, protože každá fyziologická variace by vyžadovala konkrétní pravidlo použitelné pro konkrétní osobu.

K překonání tohoto problému vyvinuli vědci univerzální únavový algoritmus založený na přístupu založeném na datech. Ospalost je stav určený nezávislými non-EEG opatřeními. Oxfordský test odolnosti proti spánku (test OSLER) a test psychomotorické vigilance (PVT) jsou nejčastěji používanými opatřeními ve výzkumu spánku.[9] Oba testy byly použity k vytvoření ukázkové datové sady pro vývoj univerzálního únavového algoritmu. Algoritmus byl vyvinut z reálného EEG velkého počtu jedinců. Techniky umělé inteligence byly poté použity k mapování množství jednotlivých vztahů. Důsledkem je, že výsledek se postupně stává univerzálním a významným, protože do algoritmu je zahrnuto více dat od širšího okruhu jednotlivců. Kromě přístupu neviditelného experimentu podléhá testování algoritmu také nezávislým externím účastníkům.[9]

Procento sledování otevřenosti očí (PERCLOS)

PERCLOS je míra detekce ospalosti, označovaná jako procento uzavření víčka nad zornicí v průběhu času a spíše než blikání odráží pomalé uzávěry nebo poklesy víček.[10] Různé systémy detekce ospalosti operátorů v reálném čase používají k určení nástupu únavy hodnocení PERCLOS a vlastní software vyvinutý. Každý vývojář technologie používá jedinečné nastavení a kombinaci hardwaru ke zlepšení přesnosti a schopnosti sledovat pohyby očí, chování očních víček, pózy hlavy a obličeje za všech možných okolností.[10]

Některé systémy se spoléhají na kamerový modul na otočné základně, který je namontován na palubní desce uvnitř kabiny. Zařízení má velké zorné pole, aby vyhovovalo pohybům hlavy operátora. Zařízení používá software pro sledování očí s přístupem strukturovaného osvětlení, který závisí na vysokém kontrastu mezi žáky a obličejem k identifikaci a sledování žáků operátora.

Alternativně flexibilní a mobilní sledovací systémy poskytují sledování hlavy a obličeje, které zahrnují sledování očí, očních víček a pohledu. Tyto systémy nyní poskytují zpětnou vazbu v reálném čase bez použití drátu, magnetů nebo pokrývky hlavy.

Ačkoli studie potvrdily korelaci mezi PERCLOS a poškozením, někteří odborníci se obávají vlivu, který může mít chování očí, které nesouvisí s úrovněmi únavy, na přesnost měření. Prach, nedostatečné osvětlení, oslnění a změny vlhkosti jsou faktory, které nesouvisejí s únavou a které mohou ovlivnit chování očí obsluhy. Tento systém proto může být náchylný k vyšší míře falešných poplachů a zmeškaných případů poškození.[9]

Sledování obličejových funkcí

Systém počítačového vidění využívá nenápadnou kameru namontovanou na palubní desce a dva zdroje infračerveného osvětlení k detekci a sledování obličejových rysů obsluhy. Systém analyzuje oční uzávěry a pózy hlavy, aby určil časný nástup únavy a rozptýlení. Algoritmus detekce únavy vypočítá AVECLOS. Toto je procento času, kdy jsou oči během minutového intervalu zcela zavřené.[11]

Tato technologie byla vyvinuta pro domácí a komerční trhy a je v současné době testována na předváděcím vozidle Volvo.

Mobilní platforma

V poslední době byl software systému pro detekci únavy upraven tak, aby fungoval na mobilních telefonech Android. Tato technologie využívá kameru mobilního telefonu namontovanou ve stojanu na palubní desce kabiny k monitorování pohybu očí obsluhy. Vývojáři systému upřednostňovali použití techniky pohybu víček.[12] Robustní systém je schopen sledovat rychlé pohyby hlavy a mimiku. Vnější osvětlení je omezené, což snižuje rušení obsluhy. Bylo zjištěno, že další potenciální techniky mají nevýhody při použití konkrétního hardwaru. Detekce zívnutí ztěžuje přesnou detekci pozic rtů. Detekce kývnutí hlavy vyžaduje, aby byly elektrody připevněny k pokožce hlavy.

Dále byly na mobilních zařízeních úspěšně použity metody hlubokého učení pro rozpoznávání akcí.[13] Techniky hlubokého učení nevyžadují samostatné kroky výběru funkcí k identifikaci polohy očí, úst nebo hlavy a mají potenciál k dalšímu zvýšení přesnosti predikce.

Byly také vydány technologie založené na aplikacích, které nepoužívají kamery, ale místo toho využívají Bowles-Langleyův test (BLT)[14] prostřednictvím jednoduchého 60sekundového herního zážitku. Mezi společnosti, které vydaly aplikace pro snížení únavy s tímto typem technologie, patří Prediktivní bezpečnost se sídlem v Denveru, Coloradu, USA a USA Aware360 se sídlem v Calgary, Alberta, Kanada.

Detekce ospalosti řidiče

Hlavní článek: Detekce ospalosti řidiče

Technologie diskutované v předchozích částech otevřely prostředí automobilové bezpečnosti pro různé výrobce, aby do svých výrobních modelů přidali nové bezpečnostní prvky. K hnacím motorům vývoje těchto funkcí lze přispět buď regulačním tlakem, nebo zlepšením nabídky hodnot jejich produktů prostřednictvím přidaných funkcí.

Nový vývoj v automobilovém průmyslu je následující:[15]

  • Další vývoj provádí NVIDIA, dodavatel čipů pro Audi, Mercedes, Tesla a další. NVIDIA vyvíjí druhý pilot, nástroj umělé inteligence, který se může naučit chování jednotlivých řidičů a určit neobvyklé chování.
  • Pro včasnou detekci ospalosti vyvinula společnost Plessey Semiconductors senzory umístěné na sedadle, které monitorují změny srdeční frekvence.
  • Společnost Bosch, německý dodavatel technologií pro mnoho automobilových společností, vyvíjí kamerový systém, který bude monitorovat pohyby hlavy a očí a také držení těla, srdeční frekvenci a tělesnou teplotu.
  • Společnost Valeo, další dodavatel automobilové technologie, vyvíjí infračervený kamerový systém, který bude sledovat odchylky od normy u dětí na zadních sedadlech i pohybů ramen, krku a hlavy řidiče.
  • Mercedes Attention Assist sleduje chování řidiče prvních 20 minut za volantem, aby získal základní chování. Poté je systém zkontroluje až na 90 indexech, jako je úhel volantu, odchylka jízdního pruhu a vnější faktory, jako jsou poryvy větru a vyhýbání se výmolům.

Aplikace těchto systémů se neomezuje pouze na výrobce automobilů, ale také na technologické společnosti třetích stran. Tyto společnosti vyvinuly hardware jako Anti Sleep Pilot a Vigo. Anti-Sleep Pilot je dánské zařízení, které lze namontovat na jakékoli vozidlo, které používá kombinaci akcelerometrů a reakčních testů. Vido je inteligentní náhlavní souprava Bluetooth, která detekuje známky ospalosti pohybem očí a hlavy a upozorňuje uživatele.

Do roku 2013 se odhadovalo, že přibližně 23% nově registrovaných automobilů má zavedeny různé stupně detekce ospalosti. Na důležitosti těchto systémů lze přispět orgánům regulujícím bezpečnost, včetně těchto systémů ve svých ratingových systémech. Regulační systémy, jako je systém Euro NCAP, se primárně zaměřují na hodnocení bezpečnosti cestujících, hodnocení chodců a hodnocení dětských cestujících zveřejněním celkového hodnocení 5 hvězdičkami. V roce 2009 byla přidána nová kategorie v podobě bezpečnostních asistenčních systémů Euro NCAP Advance, Euro NCAP Advanced hodnotí aktivní bezpečnostní monitorovací systémy nových modelů automobilů a jejím cílem je poskytnout kupujícím automobilů jasné pokyny k bezpečnostním výhodám, které tyto nové technologie nabízejí.

Zde je seznam některých pokročilých bezpečnostních systémů nedávno vyvinutých výrobci automobilů.[15]

  • Monitorování vzorce řízení, vylepšení vidění a autonomní nouzové brzdění

Primárně využívá vstup řízení z elektrického posilovače řízení, radarových systémů a kamer. Tyto systémy by mohly usnadnit autonomní brzdění v případě ospalosti nebo rozptýlení, když řidič fyzicky nejedná dostatečně rychle. Má také zařízení pro autonomní řízení při prevenci nehod, kdy řidič reaguje příliš pomalu nebo vůbec.

  • Poloha vozidla v monitorování jízdního pruhu

Používá kameru pro sledování jízdního pruhu a radarové senzory. Tyto systémy vám mohou pomoci a varovat, když neúmyslně opustíte jízdní pruh nebo změníte jízdní pruh bez indikace, obvykle kvůli únavě. Tyto funkce se běžně označují jako monitorování mrtvého úhlu, podpora udržování v jízdním pruhu nebo sledování vybočení z jízdního pruhu.

  • Monitorování očí a obličeje řidiče

Vyžaduje kameru sledující tvář řidiče, označovanou jako asistent pozornosti, tyto systémy detekují a varují řidiče, aby jim během jízdy na okamžik nespali.

  • Fyziologické měření

Vyžaduje tělesné senzory pro měření parametrů, jako je mozková aktivita, srdeční frekvence, vodivost kůže a svalová aktivita. Není omezen pouze na řidiče automobilů. Byly také provedeny studie posuzování neurofyziologických měření jako metody ke zlepšení bdělosti pilotů letadel.

Volkswagen

VW začlenila systém, který pomáhá řidičům za fyzickou a duševní pohodou, když jsou za volantem. Systém pečlivě sleduje chování řidiče a zaznamenává odchylky, které mohou být varovnými příznaky únavy řidiče.[16]

Volvo

Volvo vyvinula Driver Alert Control, systém, který detekuje unavené řidiče a varuje je, než usnou za volantem. Driver Alert Control byl prvním systémem detekce únavy vyvinutým výrobcem automobilů a je na trhu od roku 2007.[17]

Stanfordský výzkum

V roce 2009 Stanfordská Univerzita prozkoumali systémy automatické detekce únavy a dospěli k závěru, že technologie spoléhající se na pohyb očních víček může být účinná při určování únavy řidiče v automobilech, ale pro zlepšení přesnosti je třeba provést další výzkum.[18]

Viz také

Reference

  1. ^ „Koroner vyzývá k otřesům zákonů“. Ranní bulletin. 24. února 2011.
  2. ^ „Pohled: Pohledy na moderní těžbu“. Globální těžba Caterpillar. 2007. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  3. ^ Friswell, R .; Williamson, A.M. (2011). "Zkoumání relativních účinků deprivace spánku a denní doby na únavu a výkon". Analýza nehod a prevence. 43 (2011): 690–697. doi:10.1016 / j.aap.2010.10.013. PMID  21376856.
  4. ^ A b C d "Fakta a statistiky". DrowsyDriving.org. Citováno 30. dubna 2017.
  5. ^ "Plán zvládání únavy". Vládní ministerstvo NSW pro průmysl a rozvoj. 2001. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  6. ^ Dingus, T. A.; Hardee, H .; Wierwille, W. W. (1987). "Vývoj modelů pro palubní detekci poškození řidiče". Analýza nehod a prevence. 19 (4): 271–283. doi:10.1016/0001-4575(87)90062-5. PMID  3651201.
  7. ^ A b Maldonado, C.C .; Schutte, P.C. (2003). „Faktory ovlivňující bdělost bláta během provozu nákladních vozidel v jihoafrickém těžebním průmyslu“ (PDF). Pretoria: CSIR těžební technologie. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  8. ^ Barr, L .; Howarth, H .; Popkin, S .; Carroll, R. J. (2005). „Přezkoumání a vyhodnocení nových opatření a technologií pro detekci únavy řidiče“. Washington, DC: Ministerstvo dopravy USA. CiteSeerX  10.1.1.508.8409. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  9. ^ A b C d E F „www.smartcaptech.com“. www.smartcaptech.com. EdanSafe. 2015. Citováno 30. dubna 2017.
  10. ^ A b Federální správa silnic (1998). „PERCLOS: Platná psychofyziologická míra bdělosti hodnocená psychomotorickou bdělostí“ (PDF). Washington, DC: Ministerstvo dopravy USA. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  11. ^ Ji, Q .; Lan, P .; Zhu, Z. (2004). "Neintruzivní monitorování v reálném čase a předpovědi únavy řidiče". Transakce IEEE na technologii vozidel. 55 (3): 1052–1068. CiteSeerX  10.1.1.79.846. doi:10.1109 / TVT.2004.830974.
  12. ^ Abulkair, M .; Alsahli, A.H .; Alzahrani, F.M .; Alzahrani, HA; Bahran, A.M .; Ibrahim, L.F .; Taleb, K.M (2015). „Mobilní platforma detekuje a varuje systém před únavou řidiče“. Procedia informatika. 62 (2015): 555–564. doi:10.1016 / j.procs.2015.08.531.
  13. ^ Wijnands, J.S .; Thompson, J .; Nice, K.A .; Aschwanden, G.D.P.A .; Stevenson, M. (2019). „Monitorování ospalosti řidičů v reálném čase na mobilních platformách pomocí 3D neuronových sítí“. Neural Computing a aplikace. doi:10.1007 / s00521-019-04506-0.
  14. ^ Langley, Dr. Theodore D .; Heitmann, Dr. Anneke; Schnipke, Dr. Deborah L .; Ashford, Dr. J. Wesson; Hansen, Dr. Karen; Bowles, Henry M. (24. září 2009). „Měření lidské únavy s prototypem BLT“. Národní institut pro bezpečnost a ochranu zdraví při práci. NIOSHTIC č. 20038627. Citováno 10. října 2019.
  15. ^ A b Taub, E.A. (16. května 2017). „Ospalí za volantem? Některá auta to poznají“. New York Times. Citováno 16. května 2017.
  16. ^ "Detekce únavy". Oficiální web společnosti Volkswagen Australia Nová auta a SUV. Chybějící nebo prázdný | url = (Pomoc)
  17. ^ „Společnost Volvo Cars zavádí nové systémy pro varování unavených a roztržitých řidičů.“ Volvo Car Corporation. 22. října 2013. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  18. ^ Tinoco De Rubira, T. (11. prosince 2009). "Automatický systém detekce únavy" (PDF). Stanfordská Univerzita. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)