آینده پژوهی روش های پردازش خستگی رانندگان

1.هدف: خستگی و خواب‌آلودگی یکی از مهم‌ترین علل بروز سوانح جاده‌ای است. خستگی و خواب آلودگی رانندگان می‌تواند از طریق تغییر در خصوصیات فیزیولوژیکی بدن نظیر نرخ ضربان قلب، نرخ تنفس و یا تغییر در خصوصیات امواج مغزی و یا دیگر خصوصیات ظاهری راننده و نیز مانورهای حرکتی وسایل نقلیه نمود پیدا کند. هدف از این مقاله آینده پژوهی الگوهای شناسایی و پردازش خستگی و خواب آلودگی رانندگان است که بواسطه آن بتوان بینشی از آینده پیش رو را بدست دهد.2. روش: در این مقاله، بر پایه ارزیابی متون تحقیقات گذشته سعی شده است تا شرایط احتمالی که در آینده روش‌های شناسایی و پردازش خستگی و خواب آلودگی رانندگان خواهند داشت ارائه گردد.3. یافته‌های پژوهش: نتایج حاکی از آن است که روش‌های مبتنی بر خصوصیات فیزیولوژیکی بیشترین تطابق با رفتار خواب‌آلود رانندگان داشته و لذا از دقت بالاتری در مقایسه با سایر روش‌ها برخوردار است. همچنین نتایج نشان داد مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین مناسبترین الگوی پردازش اطلاعات خستگی و خواب آلودگی رانندگان می‌باشد. 4. نتیجه گیری: بررسی‌های این مقاله مبتنی بر استنتاج از مطالعات گذشته نشان داد سمت و سوی آینده استفاده از روش‌های تلفیقی است. الگوی روش‌های تلفیقی می‌تواند به شکل تلفیق داده‌های مختلف خصوصیات فیزیولوژیکی، خصوصیات عملکردی راننده، خصوصیات ظاهری و حالت راننده باشد. همچنین تلفیق داده‌ها باید در ترکیب خصوصیات فیزیولوژیکی مختلف نظیر اطلاعات سیگنال مغزی، نرخ ضربان قلب و نرخ تنفس باشد.

futurology on driver fatigue processing techniques

objective: driver fatigue is one of the most prevalent causes of road crashes. it affects physiological properties such as heart rate, breath rate, and eeg features, as well as other indicators like driver gestures and vehicle manoeuvres. this paper aims to investigate various driver fatigue detection and processing techniques and provide future insights.method: this study conducted a comprehensive literature review to explore the current methods and suggest future directions for driver fatigue detection and processing.results: the results indicate that physiological properties have the strongest correlation with driver drowsiness, making them more precise than other methods. additionally, machine learning-based methods demonstrated superiority over other techniques.conclusion: the findings suggest that future approaches should utilize fusion-based machine learning methods to report and analyze driver drowsiness. data fusion can involve integrating physiological signals, driver behavior, and driver status. combining various physiological properties such as eeg, heart rate, and breath rate can achieve the highest accuracy due to multiple validations. this fusion approach is expected to provide more reliable and precise detection and analysis of driver fatigue.