Моделі та засоби системи зосередження уваги водіїв транспортних засобів для мобільних пристроїв

Simple item page
dc.citation.epage34
dc.citation.issue1
dc.citation.journalTitleУкраїнський журнал інформаційних технологій
dc.citation.spage28
dc.citation.volume1
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorТеслюк, В. М.
dc.contributor.authorПоцілуйко, О. І.
dc.contributor.authorТеслюк, Т. В.
dc.contributor.authorTeslyuk, V. M.
dc.contributor.authorPotsiluiko, O. I.
dc.contributor.authorTeslyuk, T. V.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2022-05-24T10:02:42Z
dc.date.available2022-05-24T10:02:42Z
dc.date.created2019-09-26
dc.date.issued2019-09-26
dc.description.abstractРозроблено систему для підвищення контролю уваги водіїв транспортних засобів. Проаналізовано літературні джерела про наявні методи та системи відстежування втоми водія, які встановлюють на сучасні автомобілі. На сьогодні існує низка способів, щоб отримувати дані про втому водія, які базуються на інформації про фізіологічний стан водіїв; за діями, які він робить через рульове керування та аналізуючи фізіологічну реакцію водіїв. На підставі проведеного огляду, визначено переваги та недоліки таких систем. Розроблено алгоритм роботи та структуру системи зосередження уваги водіїв транспортних засобів та побудовано логічну модель. Побудована структура системи ґрунтується на модульному принципі, що дає змогу швидко вдосконалювати та модернізувати проектований пристрій. Розроблено структурну модель системи на підставі теорії мереж Петрі, що дає змогу дослідити динаміку функціонування системи на системному рівні проектування. Наведено результати тестування розробленого додатку, які підтверджують правильність та коректність прийнятих рішень у процесі розроблення системи для підвищення контролю уваги водіїв транспортних засобів. Розроблено програмне забезпечення, яке ґрунтується на використанні об'єктно-орієнтованої мови програмування Java з використанням Android SDK, Realm DB та бібліотеки Retrofit, що забезпечує його платформонезалежність. Побудована система допомагає фокусувати увагу водія за допомогою сповіщень на мобільному пристрої і може бути встановлена як на нові транспортні засоби, так і автомобілі, що вже перебувають у користуванні. Окрім цього, розроблений Android додаток має низьку ціну порівняно з наявними системами. Система є портативною, надає можливість використовувати додаток на мобільних пристроях незалежно від автомобіля та не потребує додаткового технічного оснащення та містить простий та зрозумілий інтерфейс користувача.
dc.description.abstractA system for improving control of attention of transport means drivers has been developed. An analysis of literary sources on the existing methods and systems installed on modern cars for estimating driver's tiredness has been conducted. Nowadays there are several ways to obtain data about driver's tiredness. The data are based on the driver's physiological state at the wheel analyzing his physiological reaction. On the basis of the conducted analysis the advantages and disadvantages of the existing system have been revealed. An algorithm of the system's functioning and a structure for focusing attention of drivers of transport means have been developed and a logic model has been built. The system's structure is based on modular principle which makes it possible to improve and modernize the designed device. A structural model of the system, developed on the basis of Petri net theory, makes it possible to research dynamics of the system functioning on the system level of design. The obtained testing results of the developed application confirm the correct solutions of the problem of the development of the system for improving control of attention of transport means drivers. An information model has been built. The model includes an information data flow structure between components of the system, data list structures and the developed data base. The system accepts the following input data: information about day time, weather conditions, driver's state of health, traffic and sleeping state. Each data structure is described with the help of primitives. This makes it possible to store the processed data efficiently. The input data are stored in a data base and on demand are sent to the calculation module for analysis and processing. This way the relevant system components determine the value of time interval when it is necessary to let the driver know to focus his attention. In addition to it, the developed software is based on the object-oriented Java programming language with the use of Android SDK, Realm DB and Retrofit library, making the software platform independent. The built system helps focus driver's attention by notification on the mobile device and can be installed on new transport means and those that are already in use. On top of it, the developed Android application is cheap, if compared with the existing systems. The system is portable and makes it possible to use the application on mobile devices. It does not require any additional technical equipment and has a simple and clear user interface.
dc.format.extent28-34
dc.format.pages7
dc.identifier.citationТеслюк В. М. Моделі та засоби системи зосередження уваги водіїв транспортних засобів для мобільних пристроїв / В. М. Теслюк, О. І. Поцілуйко, Т. В. Теслюк // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2019. — Том 1. — № 1. — С. 28–34.
dc.identifier.citationenTeslyuk V. M. Models and devices of systems for focusing attention of drivers of transport means for mobile appliances / V. M. Teslyuk, O. I. Potsiluiko, T. V. Teslyuk // Ukrainian Journal of Information Technology. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2019. — Vol 1. — No 1. — P. 28–34.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56883
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofУкраїнський журнал інформаційних технологій, 1 (1), 2019
dc.relation.ispartofUkrainian Journal of Information Technology, 1 (1), 2019
dc.relation.references[1] Attention Assist. (2019). Sistema kontrolya ustalosti voditelya Attention Assist. Retrieved from: http://povozcar.ru/attentionassist- dac.html (Last accessed: 12.02.2019). [In Russian].
dc.relation.references[2] Boreiko, O. Y., & Teslyuk, V. M. (2016). Developing a controller for registering passenger flow of public transport for the "smart" city system. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 6, 3(84), 40–46.
dc.relation.references[3] Borghini, G., Astolfi, L., Vecchiato, G., Mattia, D., & Babiloni, F. (2014). Measuring neurophysiological signals in aircraft pilots and car drivers for the assessment of mental workload, fatigue and drowsiness. Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 44, 58–75.
dc.relation.references[4] Dragan, Ya. P., & Hrytsiuk, Yu. I., & Palyanitsya, Yu. B. (2016). System analysis of statistical estimation of states of stochastic vibration system and shunt principle. Scientific Bulletin of UNFU, 26(1), 395–402. https://doi.org/10.15421/40260161
dc.relation.references[5] Driver Alert Control. (2019). Sistema kontrolya ustalosti voditelya Driver Alert Control (DAC). Retrieved from: http://fastmb.ru/auto_shem/1158-monitoring-sostoyaniyavoditelya-za-rulem.htmldac-ot-volvo (Last accessed:12.02.2019). [In Russian].
dc.relation.references[6] Elektroentsefalograf. (2019b). Retrieved from: https://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнцефалограф (Last accessed: 11.02.2019). [In Ukrainian].
dc.relation.references[7] Elektrokardiohrafiya. (2019a). Retrieved from: https://uk.wikipedia.org/wiki/Електрокардіографія (Last accessed:11.02.2019). [In Ukrainian].
dc.relation.references[8] Elektrookulografiya. (2019c). Retrieved from: https://ru.wikipedia.org/wiki/Электроокулография (Last accessed: 11.02.2019). [In Ukrainian].
dc.relation.references[9] Jap, B. T., Lal, S., Fischer, P., & Bekiaris, E. (2009). Using EEG spectral components to assess algorithms for detecting fatigue. Expert Systems with Applications, 36(2), 2352–2359.
dc.relation.references[10] Kozlovskiy, A. I., Porvatov, I. N., & Podol'skiy, M. S. (2013). Obzor avtomobil'nykh sistem operativnogo kontrolya sostoyaniya voditelya. Rezul'taty sobstvennykh issledovaniy. Internet-zhurnal "NAUKOVEDENIYe", 6, noyabr'-dekabr'2013. [In Russian].
dc.relation.references[11] Krajewski, J., Sommer, D., Trutschel, U., et al. (2009). Steering wheel behavior based estimation of fatigue. In: Proceedings of the 5th International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training and Vehicle Design,118–124.
dc.relation.references[12] Lal, S. K. L., & Craig, A. (2005). Reproducibility of the spectral components of the electroencephalogram during driver fatigue. International Journal of Psychophysiology, 55(2),137–143.
dc.relation.references[13] Molnár, E., Molnár, R., Kryvinska, N., & Greguš, M. (2014). Web Intelligence in practice. The Society of Service Science. Journal of Service Science Research, Springer, 6(1), 149–172.
dc.relation.references[14] Myllylä, T., Korhonen, V., Vihriälä, E., et al. (2012). Human heart pulse wave responses measured simultaneously at several sensor placements by two MR-compatible fibre optic methods. Journal of Sensors, Article ID 769613, 8 p.
dc.relation.references[15] Nowicka, K. (2014). Smart City logistics on cloud competing model. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 151, 266–281.
dc.relation.references[16] Simon, M., Schmidt, E. A., Kincses, W. E., et al. (2011). EEG alpha spindle measures as indicators of driver fatigue under real traffic conditions. Clinical Neurophysiology,122(6), 1168–1178.
dc.relation.references[17] Teslyuk, V. M., Beregovskyi, V. V., & Pukach, A. I. (2013). Development of smart house system model based on colored Petri nets. In: Proceedings of International Seminar / Workshop on Direct and Inverse Problems of Electromagnetic and Acoustic Wave Theory, DIPED'2013, Lviv, Ukraine, September, (pp. 205–208).
dc.relation.references[18] Teslyuk, V., Denysyuk, P., Hamza Ali Yousef Al Shawabkeh, & Kernytskyy, A. (2010). Developing Information Model of the Reachability Graph. In: Proceedings of the XVth International Seminar / Workshop of Direct And Inverse Problems of Electromagnetic And Acoustic Wave Theory, Tbilisi, Georgia, (pp. 210–214).
dc.relation.references[19]Wang, L., Wu, X., & Yu, M. (2007). Review of driver fatigue / drowsiness detection methods. Journal of Biomedical Engineering,24(1), 245–248.
dc.relation.references[20]Wang, Q., Yang, J., Ren, M., & Zheng, Y. (2006). Driver fatigue detection: a survey. In: Proceedings of the 6th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA'06), Vol. 2, (pp. 8587–8591), Dalian, China.
dc.relation.references[21] Zhang, Z., & Zhang, J. (2006). A new real-time eye tracking for driver fatigue detection. In: Proceedings of the IEEE 6th International Conference on ITS Telecommunications, Vol.8–11, June 2006, (pp. 123–128).
dc.relation.referencesen[1] Attention Assist. (2019). Sistema kontrolya ustalosti voditelya Attention Assist. Retrieved from: http://povozcar.ru/attentionassist- dac.html (Last accessed: 12.02.2019). [In Russian].
dc.relation.referencesen[2] Boreiko, O. Y., & Teslyuk, V. M. (2016). Developing a controller for registering passenger flow of public transport for the "smart" city system. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 6, 3(84), 40–46.
dc.relation.referencesen[3] Borghini, G., Astolfi, L., Vecchiato, G., Mattia, D., & Babiloni, F. (2014). Measuring neurophysiological signals in aircraft pilots and car drivers for the assessment of mental workload, fatigue and drowsiness. Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 44, 58–75.
dc.relation.referencesen[4] Dragan, Ya. P., & Hrytsiuk, Yu. I., & Palyanitsya, Yu. B. (2016). System analysis of statistical estimation of states of stochastic vibration system and shunt principle. Scientific Bulletin of UNFU, 26(1), 395–402. https://doi.org/10.15421/40260161
dc.relation.referencesen[5] Driver Alert Control. (2019). Sistema kontrolya ustalosti voditelya Driver Alert Control (DAC). Retrieved from: http://fastmb.ru/auto_shem/1158-monitoring-sostoyaniyavoditelya-za-rulem.htmldac-ot-volvo (Last accessed:12.02.2019). [In Russian].
dc.relation.referencesen[6] Elektroentsefalograf. (2019b). Retrieved from: https://ru.wikipedia.org/wiki/Elektroentsefalohraf (Last accessed: 11.02.2019). [In Ukrainian].
dc.relation.referencesen[7] Elektrokardiohrafiya. (2019a). Retrieved from: https://uk.wikipedia.org/wiki/Elektrokardiohrafiia (Last accessed:11.02.2019). [In Ukrainian].
dc.relation.referencesen[8] Elektrookulografiya. (2019c). Retrieved from: https://ru.wikipedia.org/wiki/Elektrookulohrafiia (Last accessed: 11.02.2019). [In Ukrainian].
dc.relation.referencesen[9] Jap, B. T., Lal, S., Fischer, P., & Bekiaris, E. (2009). Using EEG spectral components to assess algorithms for detecting fatigue. Expert Systems with Applications, 36(2), 2352–2359.
dc.relation.referencesen[10] Kozlovskiy, A. I., Porvatov, I. N., & Podol'skiy, M. S. (2013). Obzor avtomobil'nykh sistem operativnogo kontrolya sostoyaniya voditelya. Rezul'taty sobstvennykh issledovaniy. Internet-zhurnal "NAUKOVEDENIYe", 6, noyabr'-dekabr'2013. [In Russian].
dc.relation.referencesen[11] Krajewski, J., Sommer, D., Trutschel, U., et al. (2009). Steering wheel behavior based estimation of fatigue. In: Proceedings of the 5th International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training and Vehicle Design,118–124.
dc.relation.referencesen[12] Lal, S. K. L., & Craig, A. (2005). Reproducibility of the spectral components of the electroencephalogram during driver fatigue. International Journal of Psychophysiology, 55(2),137–143.
dc.relation.referencesen[13] Molnár, E., Molnár, R., Kryvinska, N., & Greguš, M. (2014). Web Intelligence in practice. The Society of Service Science. Journal of Service Science Research, Springer, 6(1), 149–172.
dc.relation.referencesen[14] Myllylä, T., Korhonen, V., Vihriälä, E., et al. (2012). Human heart pulse wave responses measured simultaneously at several sensor placements by two MR-compatible fibre optic methods. Journal of Sensors, Article ID 769613, 8 p.
dc.relation.referencesen[15] Nowicka, K. (2014). Smart City logistics on cloud competing model. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 151, 266–281.
dc.relation.referencesen[16] Simon, M., Schmidt, E. A., Kincses, W. E., et al. (2011). EEG alpha spindle measures as indicators of driver fatigue under real traffic conditions. Clinical Neurophysiology,122(6), 1168–1178.
dc.relation.referencesen[17] Teslyuk, V. M., Beregovskyi, V. V., & Pukach, A. I. (2013). Development of smart house system model based on colored Petri nets. In: Proceedings of International Seminar, Workshop on Direct and Inverse Problems of Electromagnetic and Acoustic Wave Theory, DIPED'2013, Lviv, Ukraine, September, (pp. 205–208).
dc.relation.referencesen[18] Teslyuk, V., Denysyuk, P., Hamza Ali Yousef Al Shawabkeh, & Kernytskyy, A. (2010). Developing Information Model of the Reachability Graph. In: Proceedings of the XVth International Seminar, Workshop of Direct And Inverse Problems of Electromagnetic And Acoustic Wave Theory, Tbilisi, Georgia, (pp. 210–214).
dc.relation.referencesen[19]Wang, L., Wu, X., & Yu, M. (2007). Review of driver fatigue, drowsiness detection methods. Journal of Biomedical Engineering,24(1), 245–248.
dc.relation.referencesen[20]Wang, Q., Yang, J., Ren, M., & Zheng, Y. (2006). Driver fatigue detection: a survey. In: Proceedings of the 6th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA'06), Vol. 2, (pp. 8587–8591), Dalian, China.
dc.relation.referencesen[21] Zhang, Z., & Zhang, J. (2006). A new real-time eye tracking for driver fatigue detection. In: Proceedings of the IEEE 6th International Conference on ITS Telecommunications, Vol.8–11, June 2006, (pp. 123–128).
dc.relation.urihttp://povozcar.ru/attentionassist-
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15421/40260161
dc.relation.urihttp://fastmb.ru/auto_shem/1158-monitoring-sostoyaniyavoditelya-za-rulem.htmldac-ot-volvo
dc.relation.urihttps://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнцефалограф
dc.relation.urihttps://uk.wikipedia.org/wiki/Електрокардіографія
dc.relation.urihttps://ru.wikipedia.org/wiki/Электроокулография
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2019
dc.subjectSmart транспорт
dc.subjectсистема зосередження уваги водіїв
dc.subjectтранспортний засіб
dc.subjectмобільний додаток
dc.subjectмодель
dc.subjectмережі Петрі
dc.subjectмодульний принцип
dc.subjectSmart transport means
dc.subjectsystem for focusing attention of transport means drivers
dc.subjectmobile application
dc.subjectmodel based on Petri net theory
dc.subjectmodular principle
dc.titleМоделі та засоби системи зосередження уваги водіїв транспортних засобів для мобільних пристроїв
dc.title.alternativeModels and devices of systems for focusing attention of drivers of transport means for mobile appliances
dc.typeArticle

Files

Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
2019v1n1_Teslyuk_V_M-Models_and_devices_of_systems_28-34.pdf
Size:
1.31 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
2019v1n1_Teslyuk_V_M-Models_and_devices_of_systems_28-34__COVER.png
Size:
1.83 MB
Format:
Portable Network Graphics
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.86 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Ukrainian Journal of Information Technology. – 2019. – Vol. 1, No. 1