mdh.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Driver’s State Monitoring: A Case Study on Big Data Analytics
Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, Inbyggda system. IS (Embedded Systems).ORCID-id: 0000-0002-7305-7169
Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, Inbyggda system. IS (Embedded Systems).ORCID-id: 0000-0002-1212-7637
Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, Inbyggda system. IS (Embedded Systems).ORCID-id: 0000-0003-3802-4721
2016 (Engelska)Ingår i: The 3rd EAI International Conference on IoT Technologies for HealthCare HealthyIoT'16, 2016, Vol. 187, s. 145-147Konferensbidrag, Poster (med eller utan abstract) (Refereegranskat)
Abstract [en]

Driver's distraction, inattention, sleepiness, stress, etc. are identified as causal factors of vehicle crashes and accidents. Today, we know that physiological signals are convenient and reliable measures of driver’s impairments. Heterogeneous sensors are generating vast amount of signals, which need to be handled and analyzed in a big data scenario. Here, we propose a big data analytics approach for driver state monitoring using heterogeneous data that are coming from multiple sources, i.e., physiological signals along with vehicular data and contextual information. These data are processed and analyzed to aware impaired vehicle drivers.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2016. Vol. 187, s. 145-147
Serie
Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST, ISSN 1867-8211
Nationell ämneskategori
Elektroteknik och elektronik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:mdh:diva-33806DOI: 10.1007/978-3-319-51234-1_24ISI: 000428954100024Scopus ID: 2-s2.0-85011263102OAI: oai:DiVA.org:mdh-33806DiVA, id: diva2:1048567
Konferens
The 3rd EAI International Conference on IoT Technologies for HealthCare HealthyIoT'16, 18 Oct 2016, Västerås, Sweden
Projekt
VDM - Vehicle Driver MonitoringTillgänglig från: 2016-11-21 Skapad: 2016-11-21 Senast uppdaterad: 2018-07-27Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Barua, ShaibalBegum, ShahinaAhmed, Mobyen Uddin
Av organisationen
Inbyggda system
Elektroteknik och elektronik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 172 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf