Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/2729
Nhan đề: Nhận dạng các hành động của tài xế
Tác giả: Mai, Văn Đạt
Trần, Văn Trình
Từ khoá: Kỹ thuật máy tính;Hệ thống;Thuật toán;Trí tuệ nhân tạo
Năm xuất bản: 2022
Nhà xuất bản: Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng
Tóm tắt: 
Nghiên cứu gần đây của Ford với các lái xe, nhằm thu thập dữ liệu phục vụ cho các nghiên cứu về hành vi và thói quen lái xe thiếu tập trung của người tham gia giao thông, đã chỉ ra những con số giật mình về thực trạng mất tập trung khi lái xe.
Thế hệ trẻ là nhóm đối tượng có tần suất mất tập trung lớn nhất với 89% nữ giới và 85% nam giới thừa nhận bản thân hoặc người quen của mình đã từng gặp phải những tình huống nguy hiểm do thiếu tập trung khi lái xe.
Khoa học ngày càng phát triển, những năm gần đây, “trí tuệ nhân tạo" AI (Artificial Intelligence) và cụ thể hơn là “học máy” - Machine Learning nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Trí tuệ nhân tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning.
Là một sinh viên năm cuối chuyên ngành “Kỹ thuật máy tính” với đề tài “NHẬN DẠNG CÁC HÀNH ĐỘNG CỦA TÀI XẾ” chúng tôi mong muốn sử dụng những kiến thức mình học được về Machine Learning kết hợp sử dụng ngôn ngữ lập trình Python để tạo ra một chương trình hỗ trợ cảnh báo và giám sát giúp tài xế tránh mất tập trung khi lái
xe. Nội dung đồ án gồm có 4 chương:
Chương 1: Tổng quan về NHẬN DẠNG CÁC HÀNH ĐỘNG CỦA TÀI XẺ
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Thiết kế và thực hiện hệ thống
Chương 4: Thực nghiệm và đánh giá
Mô tả: 
DA.DT.23.279; 74 tr
Định danh: http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/2729
Bộ sưu tập: DA.Kỹ thuật máy tính

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng Đã có tài khoản, vui lòng Đăng nhập
5.DA.DT.23.279.TranVanTrinh.pdfThuyết minh21.21 MBAdobe PDFHình minh họa
Hiển thị đầy đủ biểu ghi tài liệu

Các đề xuất từ CORE

Lượt xem 20

11
đã cập nhật vào 06-02-2025

Lượt tải xuống 50

6
đã cập nhật vào 06-02-2025

Google Scholar TM

Kiểm tra...


Khi sử dụng các tài liệu trong Hệ thống quản lý thông tin nghiên cứu phải tuân thủ Luật bản quyền.