A Fuzzy-Logic Approach to Dynamic Bayesian Severity Level Classification of Driver Distraction Using Image Recognition

open access articleDetecting and classifying driver distractions is crucial in the prevention of road accidents. These distractions impact both driver behavior and vehicle dynamics. Knowing the degree of driver distraction can aid in accident prevention techniques, including transitioning of control to a level 4 semi- autonomous vehicle, when a high distraction severity level is reached. Thus, enhancement of Advanced Driving Assistance Systems (ADAS) is a critical component in the safety of vehicle drivers and other road users. In this paper, a new methodology is introduced, using an expert knowledge rule system to predict the severity of distraction in a contiguous set of video frames using the Naturalistic Driving American University of Cairo (AUC) Distraction Dataset. A multi-class distraction system comprises the face orientation, drivers’ activities, hands and previous driver distraction, a severity classification model is developed as a discrete dynamic Bayesian (DDB). Furthermore, a Mamdani-based fuzzy system was implemented to detect multi- class of distractions into a severity level of safe, careless or dangerous driving. Thus, if a high level of severity is reached the semi-autonomous vehicle will take control. The result further shows that some instances of driver’s distraction may quickly transition from a careless to dangerous driving in a multi-class distraction context

A novel Big Data analytics and intelligent technique to predict driver's intent

Modern age offers a great potential for automatically predicting the driver's intent through the increasing miniaturization of computing technologies, rapid advancements in communication technologies and continuous connectivity of heterogeneous smart objects. Inside the cabin and engine of modern cars, dedicated computer systems need to possess the ability to exploit the wealth of information generated by heterogeneous data sources with different contextual and conceptual representations. Processing and utilizing this diverse and voluminous data, involves many challenges concerning the design of the computational technique used to perform this task. In this paper, we investigate the various data sources available in the car and the surrounding environment, which can be utilized as inputs in order to predict driver's intent and behavior. As part of investigating these potential data sources, we conducted experiments on e-calendars for a large number of employees, and have reviewed a number of available geo referencing systems. Through the results of a statistical analysis and by computing location recognition accuracy results, we explored in detail the potential utilization of calendar location data to detect the driver's intentions. In order to exploit the numerous diverse data inputs available in modern vehicles, we investigate the suitability of different Computational Intelligence (CI) techniques, and propose a novel fuzzy computational modelling methodology. Finally, we outline the impact of applying advanced CI and Big Data analytics techniques in modern vehicles on the driver and society in general, and discuss ethical and legal issues arising from the deployment of intelligent self-learning cars

Fault tree analysis and prevention strategies for gas explosion in underground coal mines of Pakistan

Purpose. Gas explosion in the underground coal mines of Pakistan is the main source of coal miners’ mortalities. The purpose of this article is to analyze the main causes of gas explosion in the underground coal mines of Pakistan. Methods. The study employs the Fault Tree Analysis (FTA) to understand the key root causes that lead to system failure. Particularly, this research has articulated the fault tree model in case of gas explosion in underground coal mines to analyze the root causes of this dangerous accident. Findings. This analysis has revealed that most of the root causes (4/7) with 5/10 accidents, 49/53 fatalities and 28/35 injuries resulted from primary failure of the gas explosion that poses a major threat to lives of mine workers. Similarly, the accumulation of gases and ignition are leading causes of gas explosion. Originality. FTA has been employed for the first time to understand the underlying root causes with the corresponding number of accident, fatalities and injuries of gas explosion in underground coal mines of Pakistan. This original application of FTA to the problem under discussion presents some important underlying factors which should be considered to reduce the risk of gas explosion and its related fatal and non-fatal accidents. Practical implications. The study proposes preventive strategies to lessen the fatal and non-fatal accidents resulting from gas explosions. Explicitly, Pakistan has to conduct major structural and safety management reforms.Мета. Аналіз впливу основних факторів, що викликають вибухи шахтного газу метану, на основі складання моделі дерева відмов в умовах вугільних шахт Пакистану. Методика. Для досягнення мети дослідження застосовано емпіричний аналіз вибухів газу у вугільних шахтах Пакистану на основі даних з 2010 по 2018 роки для визначення точного числа аварій зі смертельними випадками і травмами. Аналіз вибухів газу вивчався як якісно, так і кількісно для кращого розуміння першопричин, що створюють небезпечні аварійні ситуації на підставі аналізу дерева відмов (АДВ). Результати. Встановлено, що 11 нещасних випадків привели до 53 смертельних випадків і 35 травм у період з 2010 по 2018 роки у Пакистані. Значна частина причин (4 з 7), що призвели до 5 з 10 нещасних випадків, 49 з 53 смертей та 28 з 35 травм, була пов’язана з вибухом газу, а основні фактори, що викликають вибух – це накопичення газу і його загоряння. Акцентовано увагу на належну якість проектування шахт, регулярний огляд шахт, дотримання пропонованих правил і норм безпеки. Наукова новизна. Метод АДВ було вперше застосовано для розуміння глибинних причин, що викликають вибух газу у вугільних шахтах Пакистану, а його специфікація дозволила виявити ряд важливих ключових факторів, які слід враховувати для зменшення ризику вибуху газу й запобігання викликаних ним аварій. Практична значимість. Розроблено стратегічні заходи, що дозволяють запобігти або зменшити число аварій зі смертельними наслідками (або без них), викликаних вибухом газу. Для цієї мети пропонується, аби в Пакистані були проведені серйозні структурні реформи і перетворення в галузі охорони праці.Цель. Анализ влияния основных факторов, вызывающих взрывы шахтного газа метана на основе составления модели дерева отказов в условиях угольных шахт Пакистана. Методика. Для достижения цели исследования применен эмпирический анализ взрывов газа в угольных шахтах Пакистана на основе данных с 2010 по 2018 годы для определения точного числа аварий со смертельными случаями и травмами. Анализ взрывов газа изучался как качественно, так и количественно для лучшего понимания первопричин, которые создают опасные аварийные ситуации на основании анализа дерева отказов (АДО). Результаты. Установлено, что 11 несчастных случаев привели к 53 смертельным случаям и 35 травмам в период с 2010 по 2018 годы в Пакистане. Значительная часть причин (4 из 7), приведших к 5 из 10 несчастных случаев, 49 из 53 смертей и 28 из 35 травм, была связана со взрывом газа, а основные факторы, вызывающие взрыв – это накопление газа и его возгорание. Акцентировано внимание на надлежащее качество проектирования шахт, регулярный осмотр шахт, соблюдение предлагаемых правил и норм безопасности шахт. Научная новизна. Метод АДО был впервые применен впервые для понимания глубинных причин, вызывающих взрыв газа в угольных шахтах Пакистана, а его спецификация позволила выявить ряд важных ключевых факторов, которые следует учитывать для сокращения риска взрыва газа и предотвращения вызванных им аварий. Практическая значимость. Разработаны стратегические меры, позволяющие предотвратить или уменьшить число аварий со смертельными последствиями (или без них), вызванных взрывом газа. Для этой цели предлагается, чтобы в Пакистане были проведены серьезные структурные реформы и преобразования в области охраны труда.This research was funded by the National Natural Science Foundation of China (51574226) and 2017 Special Project of Subject Frontiers Scientific Research in China University of Mining and Technology (2017XKQY047). Additionally, authors are very thankful to the School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116 China, whose support allowed to accomplish this research within the specified time