Original title: Systém pro sledování únavy řidiče
Translated title: Driver Fatigue Monitor
Authors: Hošek, Roman ; Číka, Petr (referee) ; Beneš, Radek (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2012
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato diplomová práce se zabývá možnostmi zpracování obrazu na mobilních platformách, především na systému Android a jeho využití jako detektoru únavy řidiče. V úvodu je rozebrána problematika vlivu únavy na řidiče, především mikrospánku, společně s popisem již existujících systémů detekce únavy. Práce se dále věnuje popisu možností zpracování obrazu na mobilních platformách. Důraz je kladen především na systém Android, společně s knihovnou OpenCV, známou z desktopového prostředí. Následuje porovnání různých druhů implementace knihovny na mobilní platformu. V části o zpracování obrazu jsou popsány algoritmy pro detekci objektů v obraze, využitelné pro detekci obličeje, očí a jejich stavu. V praktické části byly vybrané metody implementovány pro systém Android. Byla vytvořena referenční aplikace, pro názornou demonstraci těchto metod na reálném zařízení. Jednotlivé metody jsou porovnávany podle časové náročnosti, chybovosti a dalších faktorů. This diploma thesis deals with the options of image processing on mobile platforms, especially on Android operating system, and their use in a driver drowsiness detection system. The introductory part analyses the influence of drowsiness on drivers, focusing chiefly on the microsleep, and describes the already existing driver drowsiness detection systems. The thesis proceeds by the description of possibilities of image processing on mobile platforms with the emphasis on Android operating system together with the OpenCV library, known from the desktop interface. This is followed by comparison of various options of library implementation on a mobile platform. The chapter on image processing describes the algorithms for the detection of objects in the image, usable for detection of face, eyes and their posture. The practical part implements the selected methods for the Android operating system. A referential application was created to provide an explanatory demonstration of these methods on a real device. The individual methods are compared on the basis of time consumption, error rate and other factors.
Keywords: OpenCV Android Eye Face Detection Driver Drowsiness Mobile Device; OpenCV Detekce Očí Únava Řidiče Android Mobilní Zařízení

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/9488

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-560245


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses