Модели и методы интеллектуальной поддержки водителя на основе мониторинга ситуации в кабине транспортного средства

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 18-71-10065

НазваниеМодели и методы интеллектуальной поддержки водителя на основе мониторинга ситуации в кабине транспортного средства

Руководитель Кашевник Алексей Михайлович, Кандидат технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет ИТМО" , г Санкт-Петербург

Конкурс №30 - Конкурс 2018 года по мероприятию «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-201 - Искусственный интеллект и принятие решений

Ключевые слова Контекст, поддержка водителя, рекомендующие системы, онтологии, анализ изображений, персонификация

Код ГРНТИ28.23.29

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
В последние годы проводится огромное число исследований в области транспортных систем, среди которых можно выделить автономные транспортные средства, информационная поддержка водителя транспортного средства, анализ поведения водителя в кабине, анализ движущегося транспортного средства и другие. Основным фактором, влияющим на интерес исследований в данных областях, является высокий уровень аварийности на дорогах общего пользования как в России так и за рубежом. При этом согласно прогнозу McKinsey Global Institute среднегодовые темпы роста рынка систем помощи водителю до 2020 года могут составить более 11 миллиардов долларов США. Эффективная контекстно-ориентированная поддержка водителя при управлении транспортным средством на дорогах общего пользования позволит как предотвратить или снизить последствия дорожно транспортных происшествий, так и повысить комфорт водителя при управлении транспортным средством. В рамках проекта предлагается разработать новые модели и методы для генерации рекомендаций водителю на основе информации с камеры и сенсоров мобильного телефона, закрепленного на лобовом стекле транспортного средства. При этом основным отличием от существующих исследований в области помощи водителю (Advanced Driver Assistance Systems - ADAS), ориентированных на работу в составе программно-аппаратных комплексов, интегрируемых в транспортные средства на заводах-изготовителях и доступных только в премиум сегментах транспортных средствах, предложенные разработки рассчитаны на использование на массовом рынке, так как не потребует дополнительных существенных затрат за счет использования смартфона водителя для мониторинга ситуации в которой он находится. Несмотря на небольшие размеры современных смартфонов, их функциональность и вычислительная мощность на сегодняшний день является достаточно высокой и развивается с каждым днем. В любой современный смартфон на сегодняшний день встроено большое количество различных датчиков, из которых к часто встречающимся можно отнести фронтальную и тыловую камеры, датчик позиционирования, акселерометр (G-сенсор), гироскоп, микрофон. Таким образом в зависимости от ситуации, в которой находится водитель и его профиля система генерирует рекомендации, которые снизят аварийность и повысят комфорт управления транспортным средством.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Кашевник А.М., Лашков И.Б. Decision Support System for Drivers & Passengers: Smartphone-Based Reference Model and Evaluation Proceedings of the 23rd Conference of Open Innovations Association FRUCT, сс. 166-171 (год публикации - 2018)
10.23919/FRUCT.2018.8588072

2. Лашков И.Б., Кашевник А.М. Онтологическая модель системы предупреждения аварийных ситуаций на основе поведения водителя в кабине транспортного средства Интеллектуальные технологии на транспорте, №4, сс. 11-19 (год публикации - 2018)

3. Кашевник А., Лашков И. Intelligent Driver Decision Support System in Vehicle Cabin: Reference Model for Dangerous Events Recognition and Learning 15th IEEE International Conference on Control and Automation (IEEE ICCA 2019) (год публикации - 2019)

4. Кашевник А., Карельская К., Репп М. Dangerous Situations Determination by Smartphone in Vehicle Cabin: Classification and Algorithms Proceedings of the 24th Conference of Open Innovations Association FRUCT, cc. 130-139 (год публикации - 2019)

5. Лашков И. Подход к распознаванию стиля вождения водителя транспортного средства на основе использования сенсоров смартфона Информационно-управляющие системы, том 5, сс. 2-12 (год публикации - 2018)
10.31799/1684-8853-2018-5-2-12

6. Кашевник А., Лашков И., Гуртов А. Methodology and Mobile Application for Driver Behavior Analysis and Accident Prevention IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (год публикации - 2019)

7. Кашевник А., Лашков И., Тесля Н. Driver Intelligent Support System in Internet of Transportation Things: Smartphone-Based Approach 14th International Conference on System of Systems Engineering (SoSE) (год публикации - 2019)

8. Лашков И.Б., Кашевник А.М. Smartphone-Based Intelligent Driver Assistant: Context Model and Dangerous State Recognition Scheme Proceedings of Intelligent Systems Conference (IntelliSys) 2019 (год публикации - 2019)

9. Лашков И.Б., Кашевник А.М. Онтологическая модель системы предупреждения аварийных ситуаций на основе поведения водителя в кабине транспортного средства Интеллектуальные технологии на транспорте, Том 4, № 16. С. 11–19 (год публикации - 2018)

10. Кашевник А., Карельская К., Репп М. Dangerous Situations Determination by Smartphone in Vehicle Cabin: Classification and Algorithms 24rd IEEE Conference of Open Innovations Association FRUCT, P. 130–139 (год публикации - 2019)
10.23919/FRUCT.2019.8711943

11. Кашевник А., Лашков И., Гуртов А. Methodology and Mobile Application for Driver Behavior Analysis and Accident Prevention IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, pp 1-10 (год публикации - 2019)
10.1109/TITS.2019.2918328

12. Кашевник А., Лашков И., Тесля Н. Driver Intelligent Support System in Internet of Transportation Things: Smartphone-Based Scenario 14th International Conference on System of Systems Engineering (SoSE), pp. 1-6 (год публикации - 2019)
10.1109/SYSOSE.2019.8753839

13. Корзун Д., Баландина Е., Кашевник А., Баландин С., Виола Ф. Ambient Intelligence Services in IoT Environments IGI-Global, Hershey PA, USA, 213 p. (год публикации - 2019)
10.4018/978-1-5225-8973-0.ch004

14. Линдоу Ф., Кашевник А. Driver Behavior Monitoring Based on Smartphone Sensor Data and Machine Learning Methods Proceedings of the 25th IEEE Conference of Open Innovations Association FRUCT (FRCUT25), pp. 196-203 (год публикации - 2019)

15. Кашевник А., Лашков И. Intelligent Driver Decision Support System in Vehicle Cabin: Reference Model for Dangerous Events Recognition and Learning 15th IEEE International Conference on Control and Automation (IEEE ICCA 2019), pp. 27-31 (год публикации - 2019)
10.1109/ICCA.2019.8899484

16. Лашков И., Кашевник А. Smartphone-Based Intelligent Driver Assistant: Context Model and Dangerous State Recognition Scheme Proceedings of SAI Intelligent Systems Conference (IntelliSys 2019), pp. 152-165 (год публикации - 2019)
10.1007/978-3-030-29513-4_11

17. Кашевник А., Лашков И., Пономарев А., Тесля Н., Гуртов А. Cloud-Based Driver Monitoring System Using a Smartphone IEEE Sensors, 20(12), 6701-6715 (год публикации - 2020)
10.1109/JSEN.2020.2975382

18. Кашевник А., Тесля Н., Пономарев А., Лашков И., Маятин А., Парфенов В. Driver Monitoring Cloud Organisation Based on Smartphone Camera and Sensor Data 17th International Conference on Information Technology–New Generations (ITNG 2020) (год публикации - 2020)

19. Кашевник А., Туан А. Evaluation of face analysis methods for personalization in driver monitoring systems Tools and Methods of Competitive Engineering (TMCE 2020) (год публикации - 2020)

20. Кашевник А., Пономарев А., Лашков И., Маятин А., Парфенов В., Тесля Н. Driver Monitoring Cloud Organisation Based on Smartphone Camera and Sensor Data 17th International Conference on Information Technology-New Generations (ITNG 2020), 1134, 593–600 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-43020-7_78

21. Фридрих Линдоу, Кристиан Кайзер, Алексей Кашевник, Александр Стокер AI-Based Driving Data Analysis for Behavior Recognition in Vehicle Cabin Proceedings of the 27th Conference of Open Innovations Association FRUCT, 116-125 (год публикации - 2020)
10.23919/FRUCT49677.2020.9211020

22. Кашевник А., Пономарев А., Карельская К., Репп М., Чернышова А., Красов А. Personalized Dangerous Situation Detection in Vehicle Cabin Using Smartphone Sensors Глава в коллективной монографии "Emerging Topics and Questions in Infocommunication Technologies", Cambridge Press, 247-276 (год публикации - 2020)

23. Кашевник А.М., Щедрин Р.А., Кайзер К., Штокер А. Driver Distraction Detection Methods: A Literature Review and Framework IEEE Access, 9, 60063-60076 (год публикации - 2021)
10.1109/ACCESS.2021.3073599

24. Кашевник А., Али А. Comparison Platform Design for Neural Network Models Evaluation in Driver Monitoring Systems Proceedings of the 28th Conference of Open Innovations Association FRUCT, 151-157 (год публикации - 2021)
10.23919/FRUCT50888.2021.9347576

Публикации