imita Dreyev il comportamento di un passeggero affidabile che può valutare il rischio (associato alla velocità, accelerazione, frenata, pavimentazione, atmosferiche e del traffico condizioni attuali), quindi confrontarlo con il livello di attenzione dispiegato dal conducente. Se il guidatore distoglie lo sguardo dalla strada per troppo tempo o troppo spesso, o la macchina è a zig-zag nella corsia, il passeggero virtuale, avverte il conducente con segnali specifici o con espressioni vocali.
Dreyev usa Computer Vision per analizzare testa posa e analizzare lo sguardo degli occhi e la chiusura delle palpebre a bandiera possibile distrazione e condizioni di sonnolenza. Machine Learning consente la creazione di modelli personalizzati di abitudini di guida e l'esperienza per garantire che gli avvertimenti sono dati solo quando è necessario.
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PraDeep SinGh
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