Pyramid Scene Parsing Network for Driver Distraction Classification

Abdelhak Khadraoui; Elmoukhtar Zemmouri

doi:10.56294/dm2023154

Artículos originales

Published: 2023-12-30

DOI: https://doi.org/10.56294/dm2023154

Red piramidal de análisis sintáctico de escenas para la clasificación de distracciones al volante

Resumen

En los últimos años se ha producido un aumento persistente del número de accidentes de tráfico en todo el mundo. La Administración Nacional de Seguridad Vial de EE.UU. informa de que la conducción distraída es responsable de aproximadamente el 45% de los accidentes de tráfico. En este estudio, abordamos el reto de automatizar la detección y clasificación de la distracción del conductor, junto con la monitorización del comportamiento de riesgo al volante. Nuestra solución propuesta se basa en la Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet), que es un modelo de segmentación semántica equipado con un módulo de análisis sintáctico piramidal. Este módulo aprovecha la información de contexto global mediante la agregación de contextos de diferentes regiones. Presentamos un modelo ligero para la clasificación de distracciones al volante, en el que las predicciones finales se benefician de la combinación de indicios locales y globales. Para el entrenamiento del modelo, utilizamos el conjunto de datos de detección de conductores distraídos de StateFarm. Además, proponemos técnicas de optimización de la clasificación para mejorar el rendimiento del modelo.

Keywords:

Redes Neuronales Convolucionales,

Detección de Distracción del Conductor,

Red de Análisis de Escena Piramidal,

Pspnet,

Conjunto de Datos de Statefarm,

Cómo citar

Khadraoui A, Zemmouri E. Red piramidal de análisis sintáctico de escenas para la clasificación de distracciones al volante. Data and Metadata [Internet]. 30 de diciembre de 2023 [citado 6 de julio de 2024];2:154. Disponible en: https://dm.saludcyt.ar/index.php/dm/article/view/154

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