Detekce stresu a únavy v komplexních datech řidiče
Loading...
Date
Authors
Šimoňáková, Sabína
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Cieľom diplomovej práce je detekcia stresu a únavy z biologických signálov vodiča. V úvode sú opísané publikované metódy detekcie a oboznámenie sa s teoretickými znalosťami potrebnými k vypracovaniu danej témy. Prvým krokom v praktickej časti bola práca s databázou nameraných jázd a výber relevantných úsekov. Nasleduje extrakcia a selekcia príznakov. V práci bolo použitých 5 klasifikačných algoritmov na detekciu stresu a únavy a bola vykonaná predikcia na reálnych dátach. V poslednej časti je porovnanie najlepšieho modelu tejto práce s výsledkami v publikáciách.
Main aim of our thesis is fatigue and stress detection from biological signals of a driver. Introduction contains information on published methods of detection and thoroughly informs readers about theoretical background necessary for our thesis. In the practical application we have firstly worked with a database of measured rides and subsequently chose their most relevant sections. Extraction and selection of features followed afterward. Five different classification models for tiredness and stress detection were used in the thesis and prediction was based on actual data. Lastly, the final section compares the best model of our thesis with the already published results.
Main aim of our thesis is fatigue and stress detection from biological signals of a driver. Introduction contains information on published methods of detection and thoroughly informs readers about theoretical background necessary for our thesis. In the practical application we have firstly worked with a database of measured rides and subsequently chose their most relevant sections. Extraction and selection of features followed afterward. Five different classification models for tiredness and stress detection were used in the thesis and prediction was based on actual data. Lastly, the final section compares the best model of our thesis with the already published results.
Description
Citation
ŠIMOŇÁKOVÁ, S. Detekce stresu a únavy v komplexních datech řidiče [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
bez specializace
Comittee
doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (předseda)
Ing. Martin Mézl, Ph.D. (místopředseda)
Mgr. Bc. Darina Čejková, Ph.D. (člen)
Ing. Vratislav Čmiel, Ph.D. (člen)
Ing. Filip Plešinger, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2021-06-09
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Doc. Kolářová sa opýtala, kde boli umiestnené senzory a či bola študentka prítomná pri meraní; odkiaľ sa meralo EKG. Ing. Plešinger sa opýtal na rozdelenie a množstvo trénovacích dát; počet dát v porovnávacích štúdiach; analýzu lineárnej závislosti príznakov. Ing. Čmiel sa opýtal na algoritmus automatického rozpoznávania stresu. Studentka obhájila diplomovou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení