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제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제31권 제4호
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    This study introduces an integrated real-time monitoring system to enhance driver safety. The system incorporates facial recognition, alcohol detection, and drowsiness monitoring to comprehensively analyze the driver’s condition and provide appropriate responses. For facial recognition, it utilizes Google’s MediaPipe AI framework and a Siamese network model. Alcohol detection is achieved through real-time measurement of the driver’s alcohol level using an MQ3 sensor. Drowsiness monitoring is accomplished through a combination of blink detection using dlib and OpenCV with head-rotation techniques to assess driver fatigue in real time. The proposed system offers customized information to drivers via Android and web interfaces. This research demonstrates the potential of systems that analyze driver safety and respond accordingly in real time.
    #real-time monitoring #facial recognition #alcohol detection #drowsiness detection #Siamese Network

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