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基于物联网的机器学习驾驶员睡意检测系统( An IoT-based System with Machine Learning for Detecting Drowsiness of Drivers )
S Karmakar S Mohan
困倦是指感到异常困倦或疲倦。驾驶是一项复杂的精神运动技能。当司机昏昏欲睡时，死亡率上升。据美国国家公路交通安全管理局统计，截至2017年，因昏昏欲睡驾驶而发生的机动车撞车事故已达9.1万起，昏昏欲睡的司机造成了17%的死亡事故。物联网技术为人类互联以及促进机器对机器(M2M)通信提供了前所未有的机会。传感器和网络使所有的东西都能直接相互通信，共享信息，并使我们拥有一个仪器化的系统，在那里可以随时获得准确的数据，从而做出明智的最优决策。本文介绍了一种实用的驾驶员睡意检测系统。因此，在降低交通事故的致死率方面，诸如这里提出的系统具有巨大的适用性。通常，IoT应用（如本文所述的应用）会从传感器收集大量数据，并提取一些有意义的输出，可能使用模式识别算法。这就是人工智能下的一个分支--机器学习的用武之地。介绍了一个驾驶员昏昏欲睡的检测和报警系统的实现，讨论了采用的机器学习方法和使用云数据处理的方法。
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