Driver Out-of-Position Detection Using Deep Learning Techniques – Raviteja ANUMULA NAGA
Raviteja ANUMULA NAGA
Diplomová práce
Driver Out-of-Position Detection Using Deep Learning Techniques
Abstract:
In the automotive industry, ensuring driver safety is paramount when developing new technologies. Modern vehicles, equipped with advanced driver-assistant systems, can operate with little or no human intervention, which frequently places the driver in an out-of-position state. This situation increases risks for both drivers and passengers, as current safety features are designed based on the assumption …víceAbstract:
In the automotive industry, ensuring driver safety is paramount when developing new technologies. Modern vehicles, equipped with advanced driver-assistant systems, can operate with little or no human intervention, which frequently places the driver in an out-of-position state. This situation increases risks for both drivers and passengers, as current safety features are designed based on the assumption …víceKeywords
Driver Out-of-Position Detection Deep Learning Autonomous Vehicles Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS) Safety in Autonomous Vehicles Computer Vision Hands-on-Wheel Detection 2D Human Pose Estimation Transfer Learning Binary Classification YOLO (You Only Look Once) Field Operational Tests (FOT)
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 8. 2024
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Dr. Christina Bauer
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
ANUMULA NAGA, Raviteja. \textit{Driver Out-of-Position Detection Using Deep Learning Techniques}. Online. Diplomová práce. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Přírodovědecká fakulta. 2024. Dostupné z: https://theses.cz/id/6p8kd0/.
Jak správně citovat práci
ANUMULA NAGA, Raviteja. Driver Out-of-Position Detection Using Deep Learning Techniques. České Budějovice, 2024. diplomová práce (Mgr.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné do 20. 8. 2027
- Po tomto datu bude práce dostupná: světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Přírodovědecká fakulta
JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH
Přírodovědecká fakultaMagisterský studijní program / obor:
Artificial Intelligence and Data Science / Artificial Intelligence and Data Science