ОНТОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ АВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОСНОВЕ ПОВЕДЕНИЯ ВОДИТЕЛЯ В КАБИНЕ ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА

И.Б. Лашков, А.М. Кашевник

Аннотация


Рассматриваются вопросы создания систем активной безопасности, позволяющих снизить вероятность возникновения дорожно-транспортного происшествия. Такие системы ограничены в возможностях персонализации работы системы для водителя, а также использовании контекста и генерации рекомендаций для принятия им мер по предотвращению аварийной ситуации. Решение этой задачи лежит в основе создания системы предупреждения аварийных ситуаций на основе мониторинга поведения водителя транспортного средства. В статье предложена онтологическая модель, построенная на основе данных о предметной области, позволяющая формализовать описание дорожной ситуации, в которой находится водитель транспортного средства в некоторый момент времени. Такая модель позволит учитывать данные о самом водителе, транспортном средстве, контексте, опасных состояниях и рекомендациях. Онтологическая модель послужит основой к созданию систем предупреждения аварийных ситуаций, ориентированных на мониторинг поведения водителя в кабине транспортного средства во время его движения.

Ключевые слова


онтологическая модель, сценарная модель, водитель, сенсоры, транспортное средство, аварийная ситуация, опасное состояние, система активной безопасности, контекст, рекомендации

Полный текст:

PDF

Литература


  1. Сведения о показателях состояния безопасности дорожного движения. URL: http://stat.gibdd.ru/ (дата обращения: 21.11.2018).
  2. Teff B.C. Acute Sleep Deprivation and Risk of Motor Vehicle Crash Involvement // Report, Washington, DC 20005, AAAFoundation.org, December 2016. 21 p.
  3. National Center for Statistics and Analysis. Distracted Driving: 2016 // Traffic Safety Facts Research Note. Report No. DOT HS 812 517, Washington, DC: National Highway Traffic Safety Administration. April 2018. 6 p.
  4. Сазонов И.С., Ким В.А., Рогожин В.Д., Михайлюк А.М. Современные системы активной безопасности автотранспортных средств (САБ АТС) и перспективы их совершенствования // Материалы, оборудование и ресурсосберегающие технологии Материалы международной научно-технической конференции. 2005. С. 265-266.
  5. Kuge N., Ueno H., Ichikawa H., Ochiai K. A study on the causes of rear-end collision based on an analysis of driver behavior // JSAE Review. 1995. vol. 16. no. 1. P. 55-60.
  6. Зайнеев И.Р., Eрхова О.А. Основные компоненты обеспечения системы активной безопасности современного автомобиля // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. Т.4. 5-3 (25-3) 2016. С. 236-241.
  7. Bychkovsky V., Chen K., Goraczko M., Hu H., Hull B., Miu A., Shih E., Zhang Y., Balakrishnan H., Madden S. CarTel: A Distributed mobile sensor computing system // InSenSys’06. 2006. P. 383–384.
  8. Smirnov A.V., Kashevnik A.M., Lashkov I., Baraniuc O., Parfenov V. Smartphone-Based Identification of Dangerous Driving Situations: Algorithms and Implementation. Proceedings of the 18th Conference of Open Innovations Association FRUCT. 2016. P. 306-313.
  9. Новиков П.А., Хомоненко А.Д., Яковлев Е.Л. Комплекс программ для навигации мобильных устройств внутри помещений с помощью нейронных сетей // Информационно-управляющие системы. 2016. № 1 (80). С. 32-39.
  10. Kashevnik A., Lashkov I., Parfenov V., Mustafin N.G., Baraniuc O. Context-Based Driver Support System Development: Methodology and Case Study. Proceedings of the 21st Conference of Open Innovations Association FRUCT. 2017. P. 162–171.
  11. Kutila M. Methods for Machine Vision Based Driver Monitoring Applications // VTT publication series 621. 2006. 82 p.
  12. Дементиенко В.В., Иванов И.И., Макаев Д.В. Комплексная система мониторинга состояния водителя в рейсе // Современные проблемы безопасности жизнедеятельности: интеллектуальные транспортные системы. Материалы IV международной научно-практической конференции. 2016. C. 191-195.
  13. Щербакова Т.Ф., Седов С.С., Киртаев И.А., Вафин А.М. Система мониторинга состояния водителя и безопасность на автомобильном транспорте // Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Новые технологии, материалы и оборудование российской авиакосмической отрасли». 2016. С. 763-768.
  14. Boucsein W. Electrodermal Activity. Springer Science & Business Media. vol. 2. 2012. 618 p.
  15. Кухарев Г.А., Щеголева Н.Л. Системы распознавания человека по изображению лица // Санкт-Петербург, ЛЭТИ. 2006. 175 с.
  16. Фурсов В.А., Бибиков С.А., Якимов П.Ю. Локализация контуров объектов на изображениях при вариациях масштаба с использованием преобразования Хафа // Компьютерная оптика. – 2013. – 37(4). С. 496–502.
  17. Viola P., Jones M. Robust Real-time Object Detection, International Journal of Computer Vision. 2004. vol. 57. no. 2, P. 137-154.
  18. Rabiner L.R. A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition // Proceedings of the IEEE. Vol. 77, no. 2. 1989. P. 257-286.
  19. Rowley H., Baluja S., Kanade T. Neural network-based face detection // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1998. vol. 20. P. 22–38.
  20. Suykens, J., Vandewalle, J. Least Squares Support Vector Machine Classifiers // Neural Processing Letters. 1999. vol. 9. Issue 3. P. 293-300.
  21. Saiprasert C., Pholprasit T., Pattara-Atikom W. Detecting driving events using smartphone // Proceedings of the 20th ITS World Congress. 2013. 11 p.
  22. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. vol. 8, Issue 3, P. 338–353.
  23. Kalsoom R., Halim Z. Clustering the driving features based on data streams // Proceedings of the 2013 16th Interna-tional Multi Topic Conference, Lahore, Pakistan. 2013. P. 89–94.
  24. Котенко И.В., Полубелова О.В., Чечулин А.А. Построение модели данных для системы моделирования сетевых атак на основе онтологического подхода // Труды СПИИРАН. Вып. 3 (26). СПб.: Наука. 2013. С. 26-39.
  25. Husnjaka S., Peraković D., Forenbacher I., Mumdzievb M. Telematics System in Usage Based Motor Insurance // Procedia Engineering. 2015. vol. 100. P. 816-825.
  26. Wierville W. Overview of research on driver drowsiness definition and driver drowsiness detection // Proceedings of the fourteenth international technical conference on enhanced safety of vehicles. Munich. 1995. P. 462-470.


И. Б. Лашков - Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук.



Адрес (E-mail): igla@iias.spb.su
Почтовый адрес: Санкт-Петербург


А. М. Кашевник - Университет ИТМО.



Адрес (E-mail): alexey@iias.spb.su
Почтовый адрес: Санкт-Петербург


Ссылки на ваши статью

  • Ссылки не определены.