I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 ,   p p .   84 ~ 92   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct . v1 5 i 1 . pp 84 - 92          84       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Fuzzy  lo g ic - ba sed  driver  fatig ue pr ediction sy stem  f o r sa fe  a nd  eco - frien dly  drivi ng       Ra g ha v a n Sheej a 1 ,   Chid a m b a ra na t ha n B ibi n 2 Selv a ra j   Va na j a 3 ,   Sh a k ee la   J o y   Arul  Dha s 4   Alex   Aro ck ia   Abin s 5 ,   P a dm a v a t hi B a la s ub ra m a nia m 5   1 D e p a r t me n t   o f   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   D a t a   S c i e n c e ,   R . M . K .   En g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h e n n a i ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   M e c h a n i c a l   E n g i n e e r i n g ,   R . M . K .   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   C h e n n a i ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   M a c h i n e   L e a r n i n g ,   E a sw a r i   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h e n n a i ,   I n d i a   4 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   Te c h n o l o g y ,   L o y o l a   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y   a n d   S c i e n c e ,   N a g e r c o i l ,   I n d i a   5 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   E a s w a r i   En g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h e n n a i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   2 9 ,   2 0 2 4   R ev is ed   J u l 1 5 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Oct  7 ,   2 0 2 5       Th e   a d v a n c e m e n o i n telli g e n t   c a sy ste m in   re c e n y e a rs  h a b e e n   sig n ifi c a n t ly   i n fl u e n c e d   b y   d e v e l o p m e n ts  i n   i n fo rm a ti o n   tec h n o l o g y .   Dri v e fa ti g u e   is  a   d o m i n a n p ro b lem   in   c a a c c id e n ts.  Th e   g o a o a d v a n c e d   d ri v in g   a ss istan c e   is  to   d e v e lo p   a n   a d v a n c e d   d r iv i n g   a ss istan c e   sy ste m   ( ADAS a   eco - frien d l y   m o d e w h ich   fo c u s e o n   th e   d e tec ti o n   o f   d r o ws y   d riv e r,   to   n o ti f y   d ri v e rs  o f   t h e ir  fa ti g u e d   c o n d it io n   to   p re v e n t   a c c id e n ts  o n   th e   r o a d s.  Wi th   re latio n   t o   d ri v i n g ,   t h e   d ri v e m u st n ’t  b e   d istrac ted   b y   a la rm wh e n   th e y   a re   n o ti re d .   T h e   a n sw e to   t h is u n a n sw e re d   q u e stio n   is p r o v id e d   b y   6 0 - se c o n d   p h o t o g ra p h   se q u e n c e th a we re   tak e n   wh e n   th e   su b jec t’s  fa c e   wa s   v isib le.   To   re d u c e   fa lse   p o siti v e s ,   two   a lt e rn a ti v e   so l u ti o n s   fo r   d e term in in g   wh e th e th e   d ri v e is d ro w sy   h a v e   b e e n   d e v e lo p e d .   To   e x trac n u m e rica d a ta  fro m   p h o to a n d   fe e d   it   i n to   a   fu z z y   lo g ic - b a se d   sy ste m ,   c o n v o l u ti o n a l   n e two rk   is  a p p li e d   in it iall y late d e e p   lea rn in g   tec h n iq u e   is  fo ll o we d .   Th e   fu z z y   lo g ic - b a se d   s o lu ti o n   a v o id s   th e   fa lse   a larm   o th e   s y ste m .   K ey w o r d s :   C NN   Dee p   lear n in g   Dete ctio n   Dr o wsi n ess   d etec tio n   Fu zz y   lo g ic   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R ag h av an   Sh ee ja   Dep ar tm en t o f   Ar tific ial  I n tellig en ce   an d   Data   Scien ce R . M. K.   E n g in ee r in g   C o lleg e   Kav ar aip ettai,   Gu m m id ip o o n d i,  T am ilNad u ,   I n d ia    E m ail: d r r s h ee ja@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T o   s u s tain   p er f o r m an ce   o v er   tim e,   d r iv in g   a n   au to m o b ile  i s   co m p licated ,   d iv er s e,   an d   s o m etim e s   d an g er o u s   task   th at  ca lls   f o r   th co m p lete  m o b ilizatio n   o f   p h y s io lo g ical  an d   co g n itiv r eso u r ce s .   Acc id en ts   an d   o th er   s er io u s   r ep er cu s s io n s   m ig h r esu lt  f r o m   th lo s s   o f   th ese  r eso u r ce s .   Dete r m in in g   th d r iv e r s   o p er atin g   s tatu s   is   also   m ad e   m o r e   cr u cial  b y   th e   p r o m is o f   au to n o m o u s   ca r s .   T h is   h as  lately   led   to   a   s ig n if ican am o u n o f   r esear ch ,   b o th   f r o m   th eo r etica l   s tan d p o in an d   with   an   ey to war d s   p r ac tical  ap p licatio n s .   T h e   task   is   d i f f ic u lt:  it  in v o l v es  n o t   o n l y   s e ein g   b u also   f o r eseein g   d eter io r atio n   in   th d r iv er s   o p er atin g   s tatu s .   W h en   o p e r a tin g   an   a u to m o b ile,   d r iv er   m u s b alan ce   a   wid r a n g o f   p s y ch o lo g ical  an d   p h y s ical  f ac to r s .   As  p e r   W o r l d   Hea lth   Or g an izatio n   ( W HO)   esti m ates  th at  m illi o n s   o f   p e o p le  s u f f er   i n ju r ies   an d   f atalities  as  r esu lt  o f   m o to r   v e h icle  co llis io n s   ea ch   y ea r ,   with   d r iv er   in atte n tio n   a n d   wea r in ess   to p p in g   th lis o f   c o n tr ib u tin g   f ac to r s   [ 1 ] .   Acc o r d in g   to   t h Am er ic an   Au to m o b ile  Ass o ciatio n ,   f atig u ed   d r iv er s   a r to   b lam f o r   2 1 o f   f atal   tr a f f ic  ac cid en ts   an d   7 o f   all  co llis io n s   [ 2 ] .   Acc o r d in g   to   US  b ased   Natio n al  Hig h way   T r af f ic  Saf ety   Ad m in is tr atio n   ( NHT SA)   ar o u n d   2 . 2 to   2 . 6 o f   all  y ea r l y   f a tal  ac cid en ts   in   th e   Un ited   States   b etwe en   2 0 1 5   a n d   2 0 1 9   wer ca u s ed   b y   d r iv e r   d r o wsi n ess th e s f ig u r es  ex clu d ac cid en ts   th at   m er ely   r esu lted   in   p r o p er ty   d am ag e   [ 3 ] .   Ov er   3 0 , 0 0 0   in ju r y   ac cid en ts   ( 5 . 0 o f   all  i n ju r ies),   ac co r d in g   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6         F u z z lo g ic - b a s ed   d r iver fa tig u p r ed ictio n   s ystem  fo r   s a fe  a n d   ec o - fr ien d ly  d r ivin g   ( R a g h a va n   S h ee ja )   85   s o u r ce s ,   o cc u r r e d   in   2 0 0 9   [ 4 ] .   Acc o r d in g   to   2 0 1 7   s u r v ey   b y   th Fo u n d atio n   f o r   T r a f f i Saf ety ,   4 2 . 4 o f   d r iv er s   d r i v with o u t   at  least  o n o r   m o r d a y s   o f   s leep ,   o r   less   th an   s ix   h o u r s   o f   s leep ,   an d   th m ajo r ity   o f   d r iv er s   ( 8 7 . 9 )   in ter p r et  wh at  th ey   s ee   as  u n d esira b le  b eh av i o r   ( 9 5 . 2 %)   [ 5 ] .   Fro m   th is   p er s p ec tiv e,   we  p r esen t   two   alter n ativ m eth o d s   f o r   t ac k lin g   th e   f atig u e   d etec tio n   is s u [ 6 ] .   Du r i n g   t h in itial  s tag e,   d ee p   lear n in g   tech n iq u is   f o llo wed   to   ex am in th s et  o f   d r iv er   p ictu r e.   d e ep   n eu r al  n etwo r k s - b ased   ap p r o ac h es a r u s ed   to   d etec h u m a n   c o g n itiv e   p ar a m eter s   s u ch   as  s leep in ess ,   d r iv e r s   ag e   an d   h ea d   p o s tu r [ 7 ] .   L ater ,   d ee p   lear n in g   tech n iq u es  a n d   ar tific ial  in tell ig en ce   ( AI )   is   u s ed   to   ex tr ac t   s ig n if ican f ea tu r es  f r o m   th e   im ag e,   af te r   wh ich   th in f o r m atio n   is   f ed   in to   f u zz y   in f e r en ce   s y s tem   to   ass ess   th in atten tio n   lev el  o f   th d r iv er   [ 8 ] .   T h f ir s t   s u g g ested   m eth o d   is   ca r r ied   o u u s in g   co n v o lu tio n al  n e u r al  n etwo r k   ( C NN ) ,   wh ich   is   class   o f   n eu r al   n etwo r k   th at  e x tr ac f ea tu r es  f r o m   th d ata  s eq u en ce s   ( f o r   in s tan ce ,   u s in g   wea th er   d ata  f r o m   th last   s ev en   d ay s   to   esti m ate  th wea th er   to m o r r o w)   [ 9 ] .   T h m o d el  will  b ab le  to   f o r ec ast  wh eth er   o r   n o th d r iv er   is   d r o wsy   s in ce   th C NN  ar ch i tectu r is   ab le  to   d etec th e   im ag p atter n   a n d   lo ca te   tr e n d s   th r o u g h o u th s eq u en c o f   i m ag es  [ 1 0 ] .   T h e   s ec o n d   m et h o d ,   in   co n tr ast,  u s es  co m b in e d   tech n iq u es   o f   d e ep   lear n i n g   an d   AI   to   p r e - p r o ce s s   th d r iv er ' s   p h o to s   [ 1 1 ] .   T h h is to g r am   o f   o r ien ted   g r a d ien ts   ( HOG)   th at  p in p o in f ac ial  elem en ts   n am ely   m o u th   o r   ey es  wh er ea s   lin ea r   s u p p o r ti n g   v ec to r   m ac h in ( SVM)   will  b u s ed   to   id en tify   th e   f ac [ 1 2 ] .   I n   th is   s tu d y ,   c o m b in atio n   o f   HOG  an d   lin ea r   SVM  was e m p lo y ed   to   id e n tify   th d r iv er ' s   f ac e.     T h is   s ec tio n   p r o v id es  a   s u m m ar y   o f   th e   m eth o d s   an d   s tr ateg ies  u s ed   b ef o r to   id en tif y   tire d n ess .   T h f ir s ap p r o ac h   is   b ased   o n   d r i v in g   h ab its   an d   d ep en d s   h ea v ily   o n   th ch ar ac ter is tics   o f   th ca r ,   th co n d itio n   o f   th e   r o a d s ,   an d   th e   d r iv e r .   I t   h as  b ee n   u tili ze d   b ef o r d r iv i n g   p atter n s   s h o u ld   b e   esti m ated   u s in g   d ev iatio n s   f r o m   later al  o r   lan p o s itio n s   o r   s teer in g   wh ee m o v em e n ts .   Dr iv er   ass is tan ce   s y s tem   is   i m p lem en ted   with   a   s in g le  lo w - co s ca m er th at  is   p lace d   in n er   o f   t h au to m o b ile,   th is   s o lu tio n   is   n o n - in v a s iv an d   d o es  n o t   d ep en d   o n   wea r ab le  g ad g ets   [ 1 3 ] .   Fo r   f ac r ec o g n itio n ,   Haa r - c ascad a p p r o ac h   is   em p lo y ed ,   an d   f o r   p r o ce s s in g   a n d   class if icatio n ,   s im p le  n e u r al  n etwo r k   ar ch it ec tu r is   u s ed   [ 1 4 ] .   C o n v e r tin g   v id eo   f r am es   to   g r ay s ca le  is   th f ir s s tep   [ 1 5 ] .   T h Haa r - ca s ca d a p p r o ac h   is   th en   u tili ze d   to   tr im   f ac es  f r o m   im ag es  in   two   s tag es  co n s id er in g   th at  it  is   s im p le,   ac cu r ate  an d   r ap id   p r o ce s s   o f   f ac d etec tio n   [ 1 6 ] .   T h v alid atio n   o f   th e   Haar - ca s ca d ap p r o ac h   is   d o n b y   s tr atif ied   k - f o ld   ( STKF)   [ 1 7 ] .   T h o u tp u im ag es  ac q u ir ed   th r o u g h   t h p r e - p r o ce s s in g   an d   f ac d etec tio n   s u b - s y s tem   ar s ep ar ated   in to   f iv eq u al  h alv es [ 1 8 ] .   R ec o g n izin g   f atig u b ased   o n   v is u al  cu es.  A   tr ied - an d - tr u m eth o d   f o r   d etec tin g   d r iv e r   d r o wsi n ess   is   to   u s a   v id eo   ca m er to   r ec o r d   ey elid   m o v em e n t a n d   g az e .   Vis u al  in d icato r s   o f   f atig u in clu d d r o o p in g   p o s tu r e,   y aw n in g ,   f r eq u en n o d d in g ,   s lo ey elid   m o v em en t,  s lu g g is h   f ac ial  ex p r ess io n ,   an d   d ec r ea s ed   d eg r ee   o f   ey o p en in g .   Nu m e r o u s   s tu d ies  h av b ee n   co n d u cted   o n   th ese  s tr ateg ies.  Yet,   th ese   m eth o d s   f r eq u e n tly   ex h ib it  s en s itiv ity   to   o u ts id e   elem en ts   lik b r ig h tn es s   o r   t h e   d r iv er ' s   lo o k .   I n   th is   r esear ch ,   r aw  d ata   f r o m   m u ltip le   d ata  s ets  in   th liter atu r e   is   u s ed   to   id en tif y   d r iv er   wea r in ess   u tili zin g   ( mu lti - task   C o n NN) .   I n   th is   s tu d y ,   th e   d lib   p ac k ag e   is   u s ed   to   r ec o g n ize   a n d   t r ac k   d r iv er s '   f ac es  in   th r ea l - tim e   f ilm .   T h f ac e,   m o u th ,   an d   ey a r ea s   wer th en   d ef in ed   u s in g   th e   d lib   tec h n iq u o n   th ese  s ca led   p ictu r es.  T h m o u t h   an d   ey e   ar e   o p e n ed   o r   clo s ed ,   an d   th e   o p en in g   is   d esig n ated   ac co r d in g   to   th clo s ed   co n d itio n ,   in   th ese  d ef i n ed   p lace s .   1   r ep r esen ts   o p en   s tates,  wh ile   0   r ep r esen ts   clo s ed   s tates.  W w er ab le  to   ac h ie v an   8 5 % a c cu r ac y   r ate  o v er all.   T h s y s tem s   f o r   f ac ial  lan d m ar k   d etec tio n ,   b lin k   d etec tio n ,   a n d   y awn   d etec tio n   wer th m ain   to p ics   o f   th is   liter at u r r e v iew  [ 1 9 ] .   Am o n g   t h tech n i q u es  u s ed   to   id en tify   s leep in ess   ar d e ep   C NN,   co m p u ter   v is io n ,   b eh av io r al   m ea s u r es,  an d   m ac h in lear n in g   alg o r ith m s ,   ea ch   o f   wh ich   h as a d v an ta g es,  d r awb ac k s ,   an d   v ar y in g   d eg r ee s   o f   ac cu r ac y   [ 2 0 ] .   T ec h n o lo g ies  b ased   o n   e y e   a s p ec t   r at i o   ( E A R )   an d   m o u t h   a s p e c r a t io   ( MA R )   h av b ee n   in v esti g a ted   f o r   th d etec tio n   o f   b li n k s   an d   y awn s   [ 2 1 ] .   C o m p u ter   v is io n - b ased   d r o wsi n ess   d etec tio n   f o r   m o to r ized   v eh icles  with   web   p u s h   n o tific atio n s ,   th titl claim s .   I n   th is   wo r k ,   th ey   d escr ib co m p u ter   v is io n - b a s ed   s y s tem   f o r   id en tify in g   th e   d r o wsi n ess   in   ca r s ,   co m p lete  with   aler s o u n d s   an d   web   p u s h   n o tific atio n s .   T h d r iv er   will  b in f o r m e d   b y   th ese  m ess ag es,  en ab lin g   th em   to   p r ev e n an   ac cid en t.  T o   h elp   th d r iv er   s tay   f o c u s ed ,   th e   s y s tem   ca n   als o   s en d   o u a n   aler t h at  s h o ws  lo ca co f f ee   s h o p s .   I n   lig h t   o f   th is ,   th e   s y s tem   s u cc ess f u lly   id en tifie d   t h d r iv e r ' s   s leep in es s   th r o u g h o u t   th t r ial  r u n .   T h e   ey es'   o p en n ess   o r   clo s u r e   was  d eter m in ed   u s in g   th e   E AR .   b u zz er   p r o v id ed   an   aler t,  a n d   af ter   th at  th u s er .   T h ese   will  b d o n with   an   em p h asis   o n   s p ee d   an d   r eliab ilit y ,   wh ich   ar n ec ess ar y   f o r   th r ea l - wo r ld ,   ch allen g i n g   ap p licatio n   o f   p r ev en tin g   ca r   ac cid en ts   an d   m ak in g   d r iv in g   an d   r o ad s   s af er .   T h is   wo r k   in t en d s   to   p u to g eth e r   s y s tem   th at   ca n   ass ess   d r iv er ' s   s tate  o f   f atig u e   b ase d   o n   f ac ial  im ag e   s eq u en c es.  T h e   d r i v er - b ased   ad v an ce d   d r iv i n g   ass is tan ce   s y s tem   ( ADAS )   s y s tem   f o r   id en tify in g   s leep in ess   is   co n s tr ain ed   in to   two   k ey   f ac to r s .   W h av d e v elo p ed   t h is   wo r k   with   a   p ar o f   h as  two   k e y   co n s tr ain ts ea r ly   d etec tio n   an d   m in im izin g   f alse  p o s itiv es.  T o   p r ev en f al s p o s itiv es  th at  wo u ld   an n o y   th d r iv er   an d   f o r ce   th em   to   tu r n   o f f   th ADAS  with o u u s in g   th r em ain i n g   f ea tu r es,  th s y s tem   is   d esi g n ed   to   o n ly   aler th d r iv er   in   ac tu al  ca s es  o f   wea r in ess .   I is   d if f icu lt  to   d eter m in th f r am r ate  at  w h ich   th ca m er an d   s y s tem   m u s ex ch an g d ata  wh en   ca p t u r in g   th e   d r iv e r .   D u to   t h v ast  c o u n t   o f   f r am es  p er   s ec o n d   ( FP S)  to   b e   an al y z e ,   h ig h   f r am e   r ate  will  o v er lo ad   t h s y s tem ,   b u lo FP S   ca n   h av e   d etr i m en tal  ef f ec o n   s y s tem   p e r f o r m an ce .   I n   th is   f ield ,   h av in g   s u f f icien FP is   ess e n tial  f o r   a p p r ec iatin g   im ag e   s eq u en ce   elem e n ts   with   ex tr e m ely   litt le  d u r atio n s ,   lik b lin k s .   I n   o r d e r   to   p r e d ict   d r iv er   d r o wsi n ess ,   th is   r esear ch   s u g g ests   an   ad v a n ce d   ap p r o ac h   th at  ass o ciate s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 84 - 92   86   d ee p   lear n in g   an d   AI   tech n i q u es  to   tak o u v ar io u s   f ea t u r es  f r o m   th p h o to s   an d   th en   in co r p o r ates  th o s f ea tu r es  in to   f u zz y   lo g ic - b ased   s y s tem .   Ho wev er ,   th p r o ce s s   s tr u ctu r is   d ep icted   in   Fig u r e   1 ,   w h ich   in clu d es th r e p h ases : p r e - p r o ce s s in g ,   an aly s is ,   an d   alar m   ac tiv atio n .           Fig u r 1 .   Dr iv e r   d r o wsi n ess   es tim atio n   m o d u les       2.   P RO P O SE M E T H O D   W h ile  th d r iv e r   is   b eh in d   th e   wh ee l,  a   ca m er a   r ec o r d s   th e   d r iv er ' s   f ac an d   s tr ea m s   it  as   v id eo .   T h s o f twar th en   ev alu ates  th v i d eo   f o r   s ig n s   o f   f atig u e,   s leep in ess ,   an d   d r o wsi n ess   in ten s ity   [ 2 2 ] .   T h e   d r iv e r ' s   f ac ial  tr ac k in g ,   lev el  o f   ex h a u s tio n ,   an d   id en tific atio n   o f   i m p o r tan f ac ial  r eg io n s   b ased   o n   ey e   clo s u r a n d   y awn in g   a r th e   ess en tial  f ac to r s   th at  s h o u ld   b e   s tu d ied   f o r   an aly s is   at  th is   p o in t [ 2 3 ] .   Fin ally ,   an y   d r o wsi n ess   is   f o u n d   f r o m   th d r i v er ,   v o ice  aler is   g iv en .   T h p r e - p r o ce s s in g   m o d u le  r ec eiv es  th ese  im ag es  an d   is   r esp o n s ib le  f o r   tr an s f o r m in g   t h em   in to   d ata  th at  th s leep in e s s   d etec tio n   m o d el  m ay   u s [ 2 4 ] .   T h an al y s is   m o d u le   r ec eiv e s   th p r e - p r o ce s s ed   d ata   af te r   wh ich   it  ex ec u tes  ac tiv ities   r elate d   t o   f atig u d etec tio n   an d   d eter m in es  th d r iv er ' s   lev el  o f   d r o wsi n ess   at  th at  m o m en u s in g   d ata  f r o m   th e   p r ec ed in g   6 0   s ec o n d s   [ 2 5 ] .   T h alar m   ac tiv atio n   m o d u le  t h en   r ec eiv es  th ca lcu lated   lev el  o f   tire d n ess   an d   d ec id es  wh eth er   o r   n o to   n o tify   th d r iv er   b ased   o n   p a s lev els  o f   d r o wsi n ess   [ 2 6 ] .   As  was  p r ev io u s ly   m en tio n ed ,   th m ain   o b jectiv e   o f   alar m   ac tiv atio n   s y s tem   is   to   v er if y   th e   ac cu r ac y   o f   f alse p o s itiv es  p r o d u ce d   b y   th m o d u le  ( w h en   d i v er   aw ak g iv an   in tim atio n   o f   d r o wsi n ess   aler t s ) ,   f alse p o s itiv es   ca n   u p s et  th d r iv er   an d   in cr ea s es  th c h an ce   t h at  th s y s tem   will  b tu r n ed   o f f   [ 2 7 ] .   T h is   is   o n o f   th r ea s o n s   r esear ch er s   ar e   ex p er im en tin g   with   m o v ies  r a th er   th an   f r a m es  an d   tig h ten i n g   u p   th test in g   p r o ce d u r es,  as  th class if icat io n   o f   1 0 - m in u tef ilm   w o u ld   b e   d ee m ed   d r o wsy   r eg a r d less   o f   wh at  is   d is co v er ed   b ef o r o r   af ter   th at  o n e   alar m   is   ac tiv ated .   T h h u m a n - co m p u ter   in te r f ac s y s tem   i n   ch ar g o f   war n i n g   th e   d r i v e r   v ia  v is u al  an d /o r   au d ito r y   cu es  will  r ec eiv t h s y s tem ' s   d ec is io n   o n ce   it  h as   b ee n   d ec id ed   wh eth er   o r   n o t o   in f o r m   th d r iv er   ( y es/n o   p o s s ib le  o u tco m e) .   Fig u r 2   illu s tr ates  th th r ee   m o d u les  o f   ea ch   p o s s ib le  s o lu tio n p r e - p r o ce s s in g ,   an aly s is ,   an d   alar m   ac tiv atio n .           Fig u r 2 .   Ar c h itectu r m o d u le s       2 . 1 .     Wo r k f lo w   H i g h - r e s o l u ti o n   c a m e r as   a r e   u s e d   t o   m o n i t o r   a n d   c a p t u r e   i m a g e s ,   w it h   t h f r a m e s   b e i n g   e x t r a c t ed   i n d i v i d u a l l y   a n d   a l e r ts   b ei n g   p r o v i d e d   [ 2 8 ] .   H a a r   c as c a d cl a s s i f i e r c o m p u t t h M AR   an d   E A R   f r o m   e a c h   e x t r a c t e d   f r a m e ,   w h ic h   is   t h e n   u s e d   t o   r e v e a l   t h e   p at t e r n   o f   f ac i a l   t r a i ts .   Y a w n s   a n d   b l i n k s   a r e   c o n s i d e r e d   w h e n   t h e   t h r e s h o l d   v a l u e s   g o   b e y o n d   t h e   E A R   a n d   M AR   v a l u es .   T h i s   v a l u e   is   t h e n   s e n t   t o   t h e   f u z zy   i n f e r e n c e   s y s t e m ,   w h i c h   d e t e r m i n es   w h e t h e r   o r   n o t   a n   a l a r m   s h o u l d   s o u n d   a f te r   a   p r e d e t e r m i n e d   n u m b e r   o f   f r a m e s   i n   w h i c h   t h d r i v e r ' s   e y e   b l i n k i n g   r a t e   a n d   y a w n s   h a v e   b e e n   s u s p e c t e d .   T h e   a l a r m   h a s   b e e n   a c t i v a t e d   t o   a w a k e n   t h e   d r i v e r ,   a n d   i t   w i ll   c o n t i n u e   t o   s o u n d   u n t i l   t h e   d r i v e r   r es p o n d s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6         F u z z lo g ic - b a s ed   d r iver fa tig u p r ed ictio n   s ystem  fo r   s a fe  a n d   ec o - fr ien d ly  d r ivin g   ( R a g h a va n   S h ee ja )   87   2 . 2 .     F a cia f e a t ures  a nd   g esture   det ec t io n   Fra m ac q u is itio n to   r ec o r d   th d r iv er ' s   f ield   o f   v iew,   to p - of - th e - lin d ig ital  ca m er is   m o u n ted   i n   th au to m o b ile  an d   is   s et  to   cl o s m o d e.   T o   ass ess   th d r iv er ' s   cu r r en co n d itio n ,   r ea l - tim e   v id eo   is   g ath er ed ,   an d   f r a m es  ar q u ic k ly   r etr ie v ed   an d   an aly ze d .   T o   p o s itio n   th d r i v er ' s   f ac in   v id e o ,   SVM  an d   HOG  tech n iq u e   is   u s ed .   C o m b in in g   HOG  an d   lin ea r   SVM  d etec to r s   is   ad v is ed   t o   in c r ea s ac cu r ac y   wh ile  l o wer in g   f alse p o s itiv es.  T h d lib   lib r ar y   f ile  is   u s ed   to   p r ed ict  th e y e   an d   y awn   d etec tio n   p r o ce s s .     2 . 3 .     B lin k   ra t e   ca lcula t io n   b lin k   n atu r e   is   ea s ily   i d en ti f ied   b y   m ea s u r in g   th e   E AR ,   wh ich   is   th e   v er tical   d is tan ce   b etwe en   th u p p er   an d   lo wer   ey elid s   f r ac t io n ed   b y   its   h o r izo n tal  len g th .   Fig u r 3   s h o ws  th at  th v er t ical  an d   h o r izo n tal   d is tan ce   b etwe en   th u p p er   a n d   lo wer   e y el id s   d ec r ea s es  d u r in g   b lin k ,   b u th is   d is tan c ten d s   to   in cr ea s e   f o llo win g   b lin k   wh e n   th e y is   o p en .   As  r esu lt,  th e   n u m b er   o f   tim es  y o u   b lin k   in cr e ases   wh ile  th E AR   d ec r ea s es  ( to war d s   ze r o ) .   Su b s eq u en tly ,   t h d r iv er ' s   ac tio n s   ar s u s p ec ted   wh en   th e   E AR   co u n d r o p s   b elo w   th th r esh o ld .   T h f o r m u la   b elo ca n   b u s ed   to   ca lcu lat E AR .   T h p er ip h er y   o f   th ey is   s h o wn   in     Fig u r e   3   f r o m   P1   to   P6 .   Ho r iz o n tal  ed g es  ar in d icate d   b y   p o in ts   P1   th r o u g h   P4   an d   v er ti ca ed g es  b y   p o i n ts   P2 ,   P6 ,   P3 ,   an d   P5 .   T h o p e n n ess   v alu es th at  u s u ally   r an g b etwe en   0 . 2 0   an d   0 . 4 0           Fig u r e   3 .   E y d etec tio n          =   ( | |     | |   +   | |     | | )   /   ( 2     | |     | | )   ( 1 )     2 . 4 .     Ya wn  co un t s   T h eig h t   co o r d in ates  s y s tem   is   u s ed   to   p r e d ict  th d lib   lan d m ar k   f u n ctio n   f r o m   th e   m o u t h   as  s h o wn   in   Fig u r 4 .   T h f ac ial  lan d m ar k s   ar m a r k ed   b y   m o v i n g   cl o ck wis d ir ec tio n   s tar tin g   f r o m   lo wer   lef c o r n e r   o f   th e   m o u th .   I h as  b ee n   f o u n d   th at   th er e   is   c o n n ec tio n   b etwe en   th e   h o r izo n tal  a n d   v er tical  co o r d in ates.  MA R   i s   o b tain ed   b y   d iv i d in g   th v er tical  d is tan ce   b etwe en   th co r n er s   o f   th u p p er   lip s   an d   lo wer   lip s   b y   h o r izo n tal  lin b etwe en   th c o r n er s   o f   th lip s .   So m eo n e' s   u p p er   a n d   lo wer   lip   s p ac g et s   b i g g er   wh en   th ey   y a w n .   H o r i z o n t a l   e d g es   a r e   i n d i c a t e d   b y   p o i n t s   P 1   t h r o u g h   P 4   a n d   v e r t i c a l   e d g es   b y   p o i n t s   P 2 ,   P 6 ,   P 3 ,   a n d   P 5 .           Fig u r e   4 .   Yaw n   d etec tio n         =   ( | |     | |   +   | |     | | )   /   ( 2     | |     | | )   ( 2 )     T o   d etec s leep in ess ,   Ma m d an i   f u zz y   i n f er en ce   s y s tem   r eq u ir es  in p u ts ,   o u tp u ts ,   an d   r u les  to   b s p ec if ied .   Fo r   ea ch   in p u t,  th er m u s b co r r esp o n d in g   v ar iab le  wh o s r an g o f   v alu es  is   d ef in ed   b y   o n o r   m o r f u zz y   s ets  ( f o r   ex am p le,   th v ar ia b le  b lin k s   c o u n t   r ec eiv es  as  in teg er ,   f u zz y   s et s   as  th r ee   d if f er e n t   lev els  “h ig h ,   n o r m al,   an d   lo w ) .   E ac h   a n d   e v er y   f u zz y   s et  ( x )   f u n ctio n   is   s p ec if ied   as  s et  A,   an d   f o r   ea ch   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 84 - 92   88   in p u x ,   d eg r ee   o f   m e m b er s h ip   is   d eter m in ed   ( x ) .   T h m e m b er s h ip   r ate  r an g es  f r o m   0   to   1 ,   with   0   d en o tin g   co m p lete  f alseh o o d   a n d   v alu e   x   n o b elo n g in g   to   t h f u zz y   s et  A,   an d   1   d e n o tin g   co m p le te  tr u th .   T r ian g u lar   ( tr i)   an d   tr a p ez o id al  ( tr a p )   m em b er s h ip   f u n ctio n s ,   d e p icted   in   Fig u r e   5 ,   ar e m p lo y ed   in   th is   in v esti g atio n .   B ec au s th ey   ca n   ex p r ess   th ch an g in   v alu es o n   m o s t f u zz y   s ets q u ick ly   an d   ac cu r ately ,   in   f u zz y   lo g ic  th ese   m em b er s h ip   f u n ctio n s   is   q u ite   co m m o n ly   u s ed .           Fig u r e   5 .   Me m b er s h ip   v al u es       T ab le  1   illu s tr ates  h o th r a n g o f   m em b er s h i p   v alu es  is   co n n ec ted   al o n g   to   f u zz y   s et  g u id es  th e   s elec tio n   o f   p ar ticu lar   m e m b er s h ip   f u n ctio n   o v er   o t h e r s .   T r ian g u lar   f u n ctio n s   h av e   th r ee   m em b er s h ip   v alu es  ( 0 ,   1   an d   0 ) ,   wh ile  tr a p ez o id al  f u n ctio n s   h a v f o u r   p o in ts   ( with   m em b er s h ip   v al u es  o f   1 ,   2 ,   an d   0 ) .   ( with   m em b er s h ip   v alu es 0 ,   1 ,   1 ,   an d   0 ) .       T ab le  1 .   B lin k s   an d   y awn s   u s in g   m em b er s h ip   v al u es   V a r i a b l e   n a me   F u z z y   s e t s   N a me    M e m b e r s h i p   f u n c t i o n   Q u a n t i t y   o f   b l i n k ( b l i n k s)   Lo w   N o r mal   H i g h   t r i   ( 0 , 0 , 1 0 )   t r i   ( 0 , 1 0 , 2 0 )   t r a p   ( 1 0 , 2 0 , 5 0 , 5 0 )   A v e r a g e   b l i n k   p e r i o d   i n   s e c o n d s   ( a v g _ l i n k )   Lo w   N o r mal   H i g h   t r a p   ( 0 , 0 , 0 . 1 0 , 0 . 3 0 )   t r a p   ( 0 . 1 0 , 0 . 3 0 , 0 . 4 0 , 0 . 6 0 )   t r a p   ( 0 . 4 0 , 0 . 6 0 , 3 0 , 3 0 )   Q u a n t i t y   o f   mi c r o s l e e p   ( mi c r o sl e e p s)   Lo w   H i g h   t r i   ( 0 , 0 , 2 )   t r a p   ( 0 , 3 , 1 0 , 1 0 )   C o u n t   o f   y a w n ( y a w n s)   Lo w   H i g h   t r i   ( 0 , 0 , 2 )   t r a p   ( 0 , 2 , 1 0 , 1 0 )   A   f e w   mi n u t e s   o f   y a w n i n g   ( a v g _ y a w n )   Lo w   H i g h   t r i   ( 0 , 0 , 1 0 )   t r a p   ( 0 , 1 0 , 3 0 , 3 0 )       2 . 5 .     Ala r m   a c t iv a t i o n   T o   g iv aler f o r   th e   d r iv e r   t h s u b s eq u en c o n d itio n s   to   b f o llo wed :   1 )   a   d r iv er   is   d e em ed   tire d   wh en   th an al y s is   m o d u le' s   o u tp u o v er   le v el  k n o wn   a s   th d r o wsi n ess   th r esh o ld .   T h is   n u m b er   ca n   b e   an y wh er e   b etwe en   0   a n d   1 .   2 )   T o   s o u n d   an   alar m ,   th e   m o to r is m u s b c o n s id er ed   d r o wsy   m an y   tim es  in   th e   last   6 0   s ec o n d s .   Ho w   lo n g   ( i n   s ec o n d s )   th e   d r i v er   m u s b e   d r o wsy   b ef o r b ein g   aler ted ,   wh ich   d eter m i n es  th e   tim p ar am eter .   T h is   n u m b e r   v ar ies f r o m   0   to   6 0 .   W h en   th d r iv er   is   co n s id er e d   d r o wsy   f o r   s p ec if ied   am o u n o f   tim e ,   an   alar m   is   tr i g g er ed .   A   s ec o n d   alar m   is   n o tr ig g er ed   i f   th cir cu m s tan ce   th at  ca u s ed   th alar m   to   b s o u n d ed   p e r s is ts   af ter   th d r iv er   h as  b ee n   n o tifie d .   I n s tead ,   if   th p ar am eter s   f o r   n o tif y in g   th d r iv er   a r n o   l o n g er   m e t,  n ew  alar m   is   tr ig g er ed ,   a n d   s leep in ess   is   d etec ted   o n ce   m o r e.   E ac h   v i d eo   is   ex am in e d   f r am b y   f r am to   ass ess   th s y s tem ' s   ef f ec tiv en ess ,   with   e ac h   f r am d eter m i n in g   th d r iv er ' s   lev el  o f   s leep in es s .   T h alar m   ac tiv atio n   m o d u le  o f   th ADAS  th en   ch o o s es  wh eth er   o r   n o to   war n   th d r iv er .   T h n u m b er   o f   aler ts   r aised   d u r in g   th v id eo   is   co u n ted ,   an d   th ac c u r ac y   o f   th s y s tem   is   d eter m in ed .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6         F u z z lo g ic - b a s ed   d r iver fa tig u p r ed ictio n   s ystem  fo r   s a fe  a n d   ec o - fr ien d ly  d r ivin g   ( R a g h a va n   S h ee ja )   89   3.   P E RF O RM A NCE A NAL YS I -   SUB J E CT S WI T H   DIF F E RE N T   E T H I N I T I E S   T o   g et  th d esire d   f in d in g s ,   h u g n u m b e r   o f   p h o to g r a p h s   wer s h o t,  an d   th eir   s leep in es s   ac cu r ac y   was  ass es s ed   u s in g   ey a n d   y a wn   d etec tio n .   In   s u itab le  r ea l - tim d r iv in g   en v ir o n m en t,  t h p r o p o s ed   s y s tem   m u s b ab le  to   id e n tify   tire d n ess .   T h q u ality   o f   th ca m e r will  also   in f lu en ce   p er f o r m an ce .   B o th   d ay tim e   an d   n ig h t - tim d r iv er s   ca n   u s th s u g g ested   s y s tem   b ec au s o f   its   well - d esig n ed   an d   u s er - f r ien d ly   i n ter f ac e .   User s   ca n   u s th in ter f ac to   ac co m p lis h   th eir   g o als  b y   f o llo win g   it  s tep   b y   s tep .   I f   th p r o g r a m m cr ash es   u n ex p ec te d ly ,   th p r o p o s ed   s y s tem   m u s b ab le  to   r ec o v er   an d   b ec o m r ea d y   t o   u s ag ain .   All  o f   t h ese  s u b jects  ar r ec o r d e d   in   r an g o f   s im u lated   d r iv in g   s ce n a r io s ,   in clu d in g   s tan d ar d   d r iv i n g   m o d e,   y aw n in g ,   s lo b lin k   r ate,   co n s cio u s   lau g h in g ,   an d   d izzy   n a p p in g ,   in   b o th   d ay   an d   n ig h lig h tin g   s ettin g s .   Hen ce ,   an   in f r ar ed   ( I R )   lam p   was  u s ed   in   th ex p er im e n to   o b tain   I R   p ic tu r es  f o r   th d ataset.   T h d r o wsi n ess   d etec tio n   s y s tem ' s   p r o to ty p e   will  b e   b u i lt  o n   m icr o co n t r o ller   b o ar d   with   all  o f   th e   n ec ess ar y   p er ip h er al  h a r d war e,   an d   Py th o n   3   will  b u tili ze d   to   c r ea te  th s o f twar ca p ab ilit ies.   T h s ig n if ican ce   o f   ap p r o p r iat f a ce   alig n m e n is   d em o n s tr ated   in   Fig u r es  6   to   8 .   An   in co r r ec tly   alig n ed   f a ce ,   as  s ee n   in   Fig u r 6 ,   co u ld   lead   to   er r o n eo u s   d etec tio n   o r   p r o ce s s in g .   On   th o th er   h an d ,   a   co r r ec tly   a lig n ed   f ac e   is   s h o wn   in   Fig u r 9 ,   g u ar a n teein g   m ax im u m   ac c u r ac y   a n d   p er f o r m an ce .   Fu r th er m o r e,   Fig u r 7   illu s tr ates  s itu atio n   in   wh ich   th p e r s o n   is   wea r in g   s p ec tacle s ,   em p h asizin g   p o s s ib le  is s u es  s u ch   as  o cc lu s io n s   o r   r ef lectio n s   th at  m ay   im p air   s y s tem   p er f o r m an ce .             Fig u r 6 .   Face   im p r o p e r ly   alig n ed           Fig u r 7 .   W h ile  wea r in g   s p e cs           Fig u r 8 .   Face   p r o p e r ly   alig n e d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 84 - 92   90       Fig u r 9 .   Per f o r m an c ev alu at io n       4.   CO NCLU SI O   Acc o r d in g   t o   r ec en t   f in d in g s ,   th ac cu r ac y   o f   s leep in ess   d etec tio n   s y s tem s   is   m u ch   in c r ea s ed   b y   ex am in in g   a   s er ies  o f   p h o to s   as  o p p o s ed   to   s in g le  f r am e.   Ou r   r esu lts   o f f e r   u n m i s tak ab le  p r o o f   th at  co m b in in g   f u zz y   lo g ic  a n d   d e ep   lear n in g   l o wer s   f alse  p o s itiv es  to   a   co n tr o llab le  lev el,   en a b lin g   th e   s y s tem   to   f u n ctio n   c o n s tan tly   with o u n ee d less ly   u p s et tin g   aler d r iv e r s .   T h f alse  p o s itiv r ate  was   o n ly   7 %,  m ea n in g   th at  o n ly   o n o u o f   6 0   v id e o s   o f   c o n s cio u s   d r iv er s   p r o d u c ed   an   in ac cu r ate  alar m .   I n   5 8   o u t   o f   6 1   f ilm s   o f   d r o wsy   p ar ticip an ts ,   th s u g g ested   tech n iq u c o r r ec tly   id en tifie d   ex h a u s tio n ,   ac h iev in g   9 6 ac cu r ac y   in   d etec tin g   d r o wsi n ess .   T o   in cr ea s th id en tific atio n   o f   f atig u an d   h a n d le  ed g cir cu m s tan ce s ,   m o r ad v an ce m e n ts   ar n ee d ed .   A d d itio n ally ,   t h m o d el  p r o v i d es  in s ig h ts   in to   b e h av io r al   in d icato r s   ass o ciate d   with   wea r in ess   b y   illu s tr atin g   th in ter ac tio n   b etwe en   t h m o u th   an d   ey s tates  d u r in g   s p ea k in g   ac tiv ities .   T h s tu d y ' s   ef f icien cy ,   wh ich   co m es  f r o m   u s in g   s in g le  d ee p   lear n in g   m o d el  in s tead   o f   m er g in g   s ev er al  C NN  ar ch itectu r es,  is   o n o f   its   m ain   ad v an tag es.  Fo r   m o r th o r o u g h   ap p r o a c h ,   f u t u r v er s io n s   o f   th e   s y s tem   will in co r p o r ate  h ea d   p o s itio n   an aly s is   an d   in teg r ate  i t in to   an   em b ed d e d   s y s tem .       F UNDING   I NF O R M A T I O   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   R ag h av an   Sh ee ja                               C h id am b ar an ath a n   B ib in                               Selv ar aj   Van aja                               Sh ak ee la  J o y   Ar u l D h as                               Alex   Ar o ck ia  Ab in s                               Pad m av ath B alasu b r am an iam                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T   Der iv ed   d ata  s u p p o r tin g   th f i n d in g s   o f   th is   s tu d y   ar a v ailab le  f r o m   th co r r esp o n d in g   a u th o r   R ag h av an   Sh ee ja  o n   r eq u est .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6         F u z z lo g ic - b a s ed   d r iver fa tig u p r ed ictio n   s ystem  fo r   s a fe  a n d   ec o - fr ien d ly  d r ivin g   ( R a g h a va n   S h ee ja )   91   RE F E R E NC E   [ 1 ]   G .   Li u ,   M .   Zh o u ,   L .   W a n g ,   H .   W a n g ,   a n d   X .   G u o ,   A   b l i n d   s p o t   d e t e c t i o n   a n d   w a r n i n g   s y st e b a se d   o n   mi l l i me t e r   w a v e   r a d a r   f o r   d r i v e r   a ssi s t a n c e ,   O p t i k ,   v o l .   1 3 5 ,   p p .   3 5 3 3 6 5 ,   A p r .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j l e o . 2 0 1 7 . 0 1 . 0 5 8 .   [ 2 ]   M .   H .   Ta w f e e k   a n d   K .   E l - B a s y o u n y ,   A   c o n t e x t   i d e n t i f i c a t i o n   l a y e r   t o   t h e   r e a s o n i n g   s u b s y st e m   o f   c o n t e x t - a w a r e   d r i v e r   a ss i st a n c e   sy st e ms  b a s e d   o n   p r o x i mi t y   t o   i n t e r se c t i o n s,”   T ra n s p o r t a t i o n   R e se a rc h   Pa r t   C :   Em e r g i n g   T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   1 1 7 ,   p .   1 0 2 7 0 3 ,   A u g .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r c . 2 0 2 0 . 1 0 2 7 0 3 .   [ 3 ]   F .   Ji n e z ,   J.  E .   N a r a n j o ,   J .   J.  A n a y a ,   F .   G a r c í a ,   A .   P o n z ,   a n d   J.  M .   A r mi n g o l ,   A d v a n c e d   d r i v e r   a ss i st a n c e   sy s t e f o r   r o a d   e n v i r o n m e n t t o   i mp r o v e   saf e t y   a n d   e f f i c i e n c y ,   T ra n s p o r t a t i o n   R e se a rch   Pro c e d i a ,   v o l .   1 4 ,   p p .   2 2 4 5 2 2 5 4 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r p r o . 2 0 1 6 . 0 5 . 2 4 0 .   [ 4 ]   P .   M .   G r e e n w o o d ,   J .   K .   L e n n e ma n ,   a n d   C .   L.   B a l d w i n ,   A d v a n c e d   d r i v e r   a ssi s t a n c e   sy s t e ms   ( A D A S ) :   D e mo g r a p h i c s,  p r e f e r r e d   so u r c e s o f   i n f o r ma t i o n ,   a n d   a c c u r a c y   o f   A D A S   k n o w l e d g e ,   T ra n s p o r t a t i o n   Re s e a r c h   Pa r t   F:   T ra f f i c   Ps y c h o l o g y   a n d   B e h a v i o u r v o l .   8 6 ,   p p .   1 3 1 1 5 0 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r f . 2 0 2 1 . 0 8 . 0 0 6 .   [ 5 ]   S .   S c h n e l l e ,   J .   W a n g ,   R .   Ja g a c i n s k i ,   a n d   H .   j u n   S u ,   A   f e e d f o r w a r d   a n d   f e e d b a c k   i n t e g r a t e d   l a t e r a l   a n d   l o n g i t u d i n a l   d r i v e r   mo d e l   f o r   p e r s o n a l i z e d   a d v a n c e d   d r i v e r   a ssi st a n c e   s y st e ms,   Me c h a t ro n i c s ,   v o l .   5 0 ,   p p .   1 7 7 1 8 8 ,   A p r .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . me c h a t r o n i c s . 2 0 1 8 . 0 2 . 0 0 7 .   [ 6 ]   N .   Ly u ,   C .   D e n g ,   L .   X i e ,   C .   W u ,   a n d   Z.   D u a n ,   A   f i e l d   o p e r a t i o n a l   t e st   i n   C h i n a :   e x p l o r i n g   t h e   e f f e c t   o f   a n   a d v a n c e d   d r i v e r   a ssi s t a n c e   s y s t e o n   d r i v i n g   p e r f o r man c e   a n d   b r a k i n g   b e h a v i o r ,   T r a n sp o r t a t i o n   Re se a rc h   P a rt   F:   T r a f f i c   Psy c h o l o g y   a n d   Be h a v i o u r ,   v o l .   6 5 ,   p p .   7 3 0 7 4 7 ,   A u g .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r f . 2 0 1 8 . 0 1 . 0 0 3 .   [ 7 ]   J .   P .   V a s c o n e z ,   M .   V i s c a i n o ,   L .   G u e v a r a ,   a n d   F .   A u a t   C h e e i n ,   A   f u z z y - b a s e d   d r i v e r   a s s i s t a n c e   s y s t e m   u s i n g   h u m a n   c o g n i t i v e   p a r a m e t e r s   a n d   d r i v i n g   s t y l e   i n f o r m a t i o n ,   C o g n i t i v e   S y s t e m s   R e s e a r c h ,   v o l .   6 4 ,   p p .   1 7 4 1 9 0 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o g s y s . 2 0 2 0 . 0 8 . 0 0 7 .   [ 8 ]   D .   W o z n i a k ,   F .   S h a h i n i ,   V .   N a s r ,   a n d   M .   Z a h a b i ,   A n a l y s i s   o f   a d v a n c e d   d r i v e r   a s s i s t a n c e   s y s t e m s   i n   p o l i c e   v e h i c l e s :   a   s u r v e y   s t u d y ,   T r a n s p o r t a t i o n   R e s e a r c h   P a r t   F :   T r a f f i c   P s y c h o l o g y   a n d   B e h a v i o u r ,   v o l .   8 3 ,   p p .   1 1 1 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r f . 2 0 2 1 . 0 9 . 0 1 7 .   [ 9 ]   F .   C h a r   a n d   T.   S e r r e ,   A n a l y si o f   p r e - c r a s h   c h a r a c t e r i st i c s   o f   p a ss e n g e r   c a r   t o   c y c l i s t   a c c i d e n t f o r   t h e   d e v e l o p men t   o f   a d v a n c e d   d r i v e r a ssi s t a n c e   s y st e ms,   A c c i d e n t   An a l y si a n d   Pre v e n t i o n ,   v o l .   1 3 6 ,   p .   1 0 5 4 0 8 ,   M a r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a a p . 2 0 1 9 . 1 0 5 4 0 8 .   [ 1 0 ]   S .   B a o ,   L.   W u ,   B .   Y u ,   a n d   J.   R .   S a y e r ,   A n   e x a m i n a t i o n   o f   t e e n   d r i v e r s’   c a r - f o l l o w i n g   b e h a v i o r   u n d e r   n a t u r a l i st i c   d r i v i n g   c o n d i t i o n s :   W i t h   a n d   w i t h o u t   a n   a d v a n c e d   d r i v i n g   a ssi st a n c e   s y st e m,   A c c i d e n t   An a l y si s   a n d   Pr e v e n t i o n ,   v o l .   1 4 7 ,   p .   1 0 5 7 6 2 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a a p . 2 0 2 0 . 1 0 5 7 6 2 .   [ 1 1 ]   R .   S e t h u r a ma n ,   S .   S e l l a p p a n ,   J .   S h u n mu g i a h ,   N .   S u b b i a h ,   V .   G o v i n d a r a j a n ,   a n d   S .   N e e l a g a n d a n ,   A n   o p t i mi z e d   A d a B o o st   m u l t i - c l a ss   s u p p o r t   v e c t o r   m a c h i n e   f o r   d r i v e r   b e h a v i o r   mo n i t o r i n g   i n   t h e   a d v a n c e d   d r i v e r   a ss i st a n c e   s y st e ms,”   E x p e rt   S y st e m s   w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 1 2 ,   p .   1 1 8 6 1 8 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 2 . 1 1 8 6 1 8 .   [ 1 2 ]   S .   K a t o ,   N .   M i n o b e ,   a n d   S .   Tsu g a w a ,   A p p l i c a t i o n o f   i n t e r - v e h i c l e   c o mm u n i c a t i o n t o   d r i v e r   a ss i st a n c e   s y st e m ,   J S AE  R e v i e w v o l .   2 4 ,   n o .   1 ,   p p .   9 1 5 ,   J a n .   2 0 0 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / S 0 3 8 9 - 4 3 0 4 ( 0 2 ) 0 0 2 5 4 - 0.   [ 1 3 ]   J.  S i n i   a n d   M .   V i o l a n t e ,   A   si m u l a t i o n - b a se d   me t h o d o l o g y   f o r   a i d i n g   a d v a n c e d   d r i v e r   a ss i st a n c e   s y st e ms  h a z a r d   a n a l y s i s   a n d   r i sk   a ssessm e n t ,   M i c r o e l e c t r o n i c s   Re l i a b i l i t y ,   v o l .   1 0 9 ,   p .   1 1 3 6 6 1 ,   J u n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . mi c r o r e l . 2 0 2 0 . 1 1 3 6 6 1 .   [ 1 4 ]   M .   M .   R a h ma n ,   M .   F .   Le s c h ,   W .   J .   H o r r e y ,   a n d   L.   S t r a w d e r m a n ,   A ssess i n g   t h e   u t i l i t y   o f   TA M ,   TPB ,   a n d   U TA U f o r   a d v a n c e d   d r i v e r   a ssi s t a n c e   s y st e ms,”   Ac c i d e n t   An a l y si a n d   Pre v e n t i o n ,   v o l .   1 0 8 ,   p p .   3 6 1 3 7 3 ,   N o v .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a a p . 2 0 1 7 . 0 9 . 0 1 1 .   [ 1 5 ]   F .   Ji n e z ,   D r i v e r   a ss i st a n c e   s y st e ms  a n d   s a f e t y   s y st e ms,   i n   I n t e l l i g e n t   Ve h i c l e s:   E n a b l i n g   T e c h n o l o g i e a n d   F u t u r e   D e v e l o p m e n t s ,   E l se v i e r ,   2 0 1 7 ,   p p .   2 0 9 2 2 6 .   [ 1 6 ]   H .   S e t e r ,   L.   H a n se n ,   a n d   P .   A r n e se n ,   C o m p a r i n g   u s e r   a c c e p t a n c e   o f   i n t e g r a t e d   a n d   r e t r o f i t   d r i v e r   a ssi s t a n c e   s y st e ms    A   r e a l - t r a f f i c   st u d y ,   T r a n sp o r t a t i o n   R e se a rch   P a rt   F:   T r a f f i c   P syc h o l o g y   a n d   Be h a v i o u r ,   v o l .   7 9 ,   p p .   1 3 9 1 5 6 ,   M a y   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r f . 2 0 2 1 . 0 4 . 0 1 2 .   [ 1 7 ]   S .   A .   K a y e ,   S .   N a n d a v a r ,   S .   Y a sm i n ,   I .   Le w i s,  a n d   O .   O v i e d o - Tr e s p a l a c i o s,  C o n su m e r   k n o w l e d g e   a n d   a c c e p t a n c e   o f   a d v a n c e d   d r i v e r   a ss i st a n c e   s y s t e ms ,   T r a n s p o rt a t i o n   R e se a rc h   P a rt   F:   T ra f f i c   Ps y c h o l o g y   a n d   B e h a v i o u r ,   v o l .   9 0 ,   p p .   3 0 0 3 1 1 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r f . 2 0 2 2 . 0 9 . 0 0 4 .   [ 1 8 ]   W .   A l g h a md i ,   E .   S h a k s h u k i ,   a n d   T.   R .   S h e l t a m i ,   C o n t e x t - a w a r e   d r i v e r   a ssi st a n c e   s y st e m,”   Pro c e d i a   C o m p u t e S c i e n c e ,   v o l .   1 0 ,   p p .   7 8 5 7 9 4 ,   2 0 1 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s.2 0 1 2 . 0 6 . 1 0 0 .   [ 1 9 ]   L.   F l e t c h e r ,   G .   Lo y ,   N .   B a r n e s ,   a n d   A .   Ze l i n s k y ,   C o r r e l a t i n g   d r i v e r   g a z e   w i t h   t h e   r o a d   s c e n e   f o r   d r i v e r   a ss i st a n c e   s y st e ms,   Ro b o t i c a n d   Au t o n o m o u S y s t e m s ,   v o l .   5 2 ,   n o .   1 ,   p p .   7 1 8 4 ,   J u l .   2 0 0 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r o b o t . 2 0 0 5 . 0 3 . 0 1 0 .   [ 2 0 ]   M .   F u ,   S .   G a o ,   C .   W a n g ,   a n d   M .   L i ,   D e si g n   o f   d r i v e r   a ss i st a n c e   s y st e f o r   a i r   c u s h i o n   v e h i c l e   w i t h   u n c e r t a i n t y   b a se d   o n   m o d e l   k n o w l e d g e   n e u r a l   n e t w o r k ,   O c e a n   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 7 2 ,   p p .   2 9 6 3 0 7 ,   J a n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . o c e a n e n g . 2 0 1 8 . 1 2 . 0 0 1 .   [ 2 1 ]   K .   P r e u k ,   E .   S t e mm l e r ,   a n d   M .   Ji p p ,   D o e su r r o u n d i n g   t r a f f i c   b e n e f i t   f r o m   a n   a ssi s t e d   d r i v e r   w i t h   t r a f f i c   l i g h t   a ss i st a n c e   sy st e m? ,   T ra n s p o r t a t i o n   Re s e a rc h   P a rt   F:   T r a f f i c   P syc h o l o g y   a n d   Be h a v i o u r ,   v o l .   4 3 ,   p p .   3 0 2 3 1 4 ,   N o v .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r f . 2 0 1 6 . 0 9 . 0 0 8 .   [ 2 2 ]   R .   G o u r i b h a t l a   a n d   S .   S .   P u l u g u r t h a ,   D r i v e r s’   b e h a v i o r   w h e n   d r i v i n g   v e h i c l e w i t h   o r   w i t h o u t   a d v a n c e d   d r i v e r   a ss i st a n c e   sy st e ms:   A   d r i v e r   si mu l a t o r - b a se d   s t u d y ,   T r a n sp o r t a t i o n   R e se a rc h   I n t e rd i sci p l i n a ry   Pe rs p e c t i v e s ,   v o l .   1 3 ,   p .   1 0 0 5 4 5 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r i p . 2 0 2 2 . 1 0 0 5 4 5 .   [ 2 3 ]   M .   T a u q e e r ,   S .   R u b a b ,   R .   A .   N a q v i ,   a n d   K .   Ja v e d ,   D r i v e r e m o t i o n   a n d   b e h a v i o r   c l a ssi f i c a t i o n   sy s t e b a s e d   o n   I n t e r n e t   o f   Th i n g a n d   d e e p   l e a r n i n g   f o r   A d v a n c e d   D r i v e r   A ssi s t a n c e   S y s t e m   ( A D A S ) ,   C o m p u t e r   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 9 4 ,   p p .   2 5 8 2 6 7 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m c o m . 2 0 2 2 . 0 7 . 0 3 1 .   [ 2 4 ]   S .   D .   Lu b k o w s k i   e t   a l . ,   D r i v e r   t r u s t   i n   a n d   t r a i n i n g   f o r   a d v a n c e d   d r i v e r   a ss i st a n c e   s y s t e ms   i n   r e a l - w o r l d   d r i v i n g ,   T ra n s p o rt a t i o n   Re se a rc h   Pa r t   F:   T r a f f i c   Psy c h o l o g y   a n d   Be h a v i o u r ,   v o l .   8 1 ,   p p .   5 4 0 5 5 6 ,   A u g .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r f . 2 0 2 1 . 0 7 . 0 0 3 .   [ 2 5 ]   V .   S a n t o s ,   A .   D .   S a p p a ,   M .   O l i v e i r a ,   a n d   A .   d e   l a   Esc a l e r a ,   E d i t o r i a l :   s p e c i a l   i ss u e   o n   a u t o n o m o u d r i v i n g   a n d   d r i v e r   a ssi st a n c e   sy st e ms,   R o b o t i c a n d   Au t o n o m o u S y s t e m s ,   v o l .   1 2 1 ,   p .   1 0 3 2 6 6 ,   N o v .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r o b o t . 2 0 1 9 . 1 0 3 2 6 6 .   [ 2 6 ]   V .   S a n t o s ,   A .   D .   S a p p a ,   M .   O l i v e i r a ,   a n d   A .   d e   l a   E s c a l e r a ,   E d i t o r i a l :   s p e c i a l   i s s u e   o n   a u t o n o m o u s   d r i v i n g   a n d   d r i v e r   a s s i s t a n c e   s y s t e m s     s o m e   m a i n   t r e n d s ,   R o b o t i c s   a n d   A u t o n o m o u s   S y s t e m s ,   v o l .   1 4 4 ,   p .   1 0 3 8 3 2 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r o b o t . 2 0 2 1 . 1 0 3 8 3 2 .   [ 2 7 ]   M .   Za h a b i ,   A .   M .   A .   R a z a k ,   R .   K .   M e h t a ,   a n d   M .   M a n ser,   Ef f e c t   o f   a d v a n c e d   d r i v e r - a ss i st a n c e   sy st e t r a i n i n g o n   d r i v e r   w o r k l o a d ,   k n o w l e d g e ,   a n d   t r u st ,   T r a n sp o r t a t i o n   Re s e a r c h   Pa r t   F:   T ra f f i c   P syc h o l o g y   a n d   Be h a v i o u r ,   v o l .   7 6 ,   p p .   3 0 9 3 2 0 ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r f . 2 0 2 0 . 1 2 . 0 0 3 .   [ 2 8 ]   Y .   S a i t o   e t   a l . ,   Ef f e c t s   o f   a   d r i v e r   a s si st a n c e   sy st e w i t h   f o r e s i g h t e d   d e c e l e r a t i o n   c o n t r o l   o n   t h e   d r i v i n g   p e r f o r man c e   o f   e l d e r l y   a n d   y o u n g e r   d r i v e r s,   T r a n s p o rt a t i o n   Re s e a r c h   P a rt   F:   T r a f f i c   Ps y c h o l o g y   a n d   B e h a v i o u r ,   v o l .   7 7 ,   p p .   2 2 1 2 3 5 ,   F e b .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t r f . 2 0 2 0 . 1 2 . 0 1 7 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 84 - 92   92   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Dr .   Ra g h a v a n   S h e e ja           As so c iate   P ro fe ss o a R. M . K.  E n g in e e r in g   C o ll e g e   is  a   d isti n g u is h e d   a c a d e m ic  with   a   re m a rk a b le  e d u c a ti o n a a n d   p r o fe ss io n a b a c k g r o u n d .   S h e   h a s   p u b li sh e d   2 8   p a p e rs i n   re fe re e d   in tern a ti o n a j o u r n a ls,  a n d   a lso   p u b l ish e d   th re e   p a ten ts t o   h e r   c re d it .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   d rrsh e e ja@ g m a il . c o m .         Dr .   Chi d a m b a r a n a th a n   Bi b in           P ro fe ss o a R. M . K.  C o ll e g e   o En g in e e rin g   a n d   Tec h n o lo g y   h o l d 2 1   y e a rs  o tea c h in g   e x p e rien c e .   Wi t h   8 0   jo u r n a p u b li c a ti o n s,  a n d   n u m e ro u s   a wa rd s,  in c lu d i n g   Be st  Re se a rc h e (2 0 2 3 )   a n d   Be st   Ac a d e m icia n   (2 0 2 4 ),   3 0   c o n fe re n c e   p a p e rs,  4   p a ten ts,  a n d   4 9 2   p e e r - re v iew   c o n tr ib u ti o n s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   b ib i n m e c h @rm k c e t. a c . in .         Dr .   S e lv a r a j   Va n a ja           is  c u rre n tl y   wo r k i n g   a As so c iate   P r o fe ss o r,   De p a rtme n t   o Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   (AI& M L).   S h e   is  se rv i n g   a a   fa c u lt y   in   Eas wa ri   En g i n e e rin g   Co ll e g e   C h e n n a i .   S h e   h a p u b li s h e d   1 4   p a p e rs  in   re fe re e d   i n tern a ti o n a l   jo u r n a ls,  p re se n ted   2 7   p a p e rs  in   n a ti o n a a n d   i n tern a ti o n a c o n fe re n c e a lso   p u b li s h e d   t h re e   p a ten ts t o   h e c re d it .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   v a n a ja.s@e e c . srm rm p . e d u . i n .         As so c ia te   Pro fe ss o r   S h a k e e la   J o y   Ar u l   Dha s           wo rk i n g   in   Lo y o la  I n stit u te  o f   Tec h n o l o g y   a n d   S c ien c e .   S h e   h a p u b li sh e d   1 1   p a p e rs  in   re fe re e d   i n tern a ti o n a jo u rn a ls  a lso   p u b li sh e d   two   p a ten ts t o   h e c re d i t.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   a m a lsjo y a @g m a il . c o m .         Dr .   Ale x   Ar o c k ia   Abi n s           is  c u rre n tl y   w o rk i n g   a As sista n P ro fe ss o in   t h e   De p a rtme n o Co m p u ter  S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g   i n   Eas wa ri  En g in e e rin g   Co ll e g e ,   Ch e n n a i,   p u b l ish e d   1 5   p a p e rs  in   n a ti o n a l/ in ter n a ti o n a c o n fe re n c e a n d   j o u rn a ls .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   a ro c k iaa b i n s.a @e e c . srm r m p . e d u . i n .         Dr .   Pa d m a v a th B a la su b r a m a n ia m           As sista n P ro fe ss o a Eas wa ri  En g i n e e rin g   Co l leg e   is  a   d isti n g u ish e d   a c a d e m ic  with   a   re m a rk a b le  e d u c a ti o n a a n d   p ro fe ss io n a b a c k g r o u n d .   S h e   h a s   p u b li sh e d   3 0   p a p e rs  in   re fe re e d   i n tern a ti o n a jo u rn a ls.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   b p a d m a @y a h o o . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.