Aggressive driving behaviour classification using smartphone's accelerometer sensor

Aggressive driving is the most common factor of road accidents, and millions of lives are compromised every year. Early detection of aggressive driving behaviour can reduce the risks of accidents by taking preventive measures. The smartphone's accelerometer sensor data is mostly used for driving behavioural detection. In recent years, many research works have been published concerning to behavioural analysis, but the state of the art shows that still, there is a need for a more reliable prediction system because individually, each method has it's own limitations like accuracy, complexity etc. To overcome these problems, this paper proposes a heterogeneous ensemble technique that uses random forest, artificial neural network and dynamic time wrapping techniques along with weighted voting scheme to obtain the final result. The experimental results show that the weighted voting ensemble technique outperforms to all the individual classifiers with average marginal gain of 20%

The Development of Mobile Application for Electrical Technicians of Provincial Waterworks Authority 5

วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต (สาขาวิชาการจัดการอุตสาหกรรม), 2560ในการปฏิบัติงานของช่างไฟฟ้าการประปาส่วนภูมิภาคเขต 5 พบว่าการคำนวณเพื่อการออกแบบระบบไฟฟ้ามีความยุ่งยากและใช้เวลานาน ผู้ปฏิบัติงานต้องมีหนังสือคู่มือพกติดตัวเพื่อใช้ศึกษารายละเอียดสูตรการคำนวณสำหรับการออกแบบระบบไฟฟ้า รวมถึงการใช้อ้างอิงขนาดสายไฟฟ้าตามมาตรฐาน ช่างไฟฟ้าต้องอาศัยทักษะในการคำนวณและทักษะการใช้งานเครื่องคิดเลขแบบฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ งานวิจัยนี้เป็นการสร้างแอปพลิเคชันบนมือถือระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานและลดเวลาในการออกแบบระบบไฟฟ้า เป็นเครื่องมือที่สามารถพกพาไปใช้ได้ในทุกที่ทุกเวลาผ่านแอปพลิเคชันบนมือถือที่มีใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน แอปพลิเคชันสำหรับช่างไฟฟ้าถูกออกแบบมาให้ง่ายกับการทำงานของช่างไฟฟ้าการประปาส่วนภูมิภาค สามารถคำนวณขนาดมอเตอร์ไฟฟ้าได้สูงสุดถึง 200 กิโลวัตต์ มีเมนูการทำงาน 6 เมนูหลัก ประกอบด้วย การคำนวณโหลดรวมการคำนวณตัวเก็บประจุไฟฟ้า การคำนวณกระแสหม้อแปลง การคำนวณหาขนาดมอเตอร์ไฟฟ้า การหาขนาดสายไฟฟ้าสำหรับมอเตอร์ และเมนูสุดท้ายเป็นแหล่งองค์ความรู้ที่รวบรวมคู่มือการใช้งานแอปพลิเคชันและข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับทฤษฎีการคำนวณบนแอปพลิเคชัน ทั้งนี้ แอปพลิเคชันได้ถูกนำไปใช้งานจริงในการออกแบบระบบไฟฟ้าของการประปาส่วนภูมิภาคเขต 5 จากการทดสอบแอปพลิเคชันสำหรับช่างไฟฟ้า พบว่าช่วยลดเวลาในการคำนวณการออกแบบระบบไฟฟ้าได้ร้อยละ 84.39 และมีระดับความพึงพอใจจากแบบสอบถามที่กลุ่มประชากรจำนวน 35 คนในองค์กร ให้คะแนนความพึงพอใจต่อแอปพลิเคชันอยู่ที่ร้อยละ 96.56 ซึ่งอยู่ในระดับดีมา

Програмний застосунок розпізнавання маневрів транспортних засобів

Дане дослідження розглядає методи розпізнавання маневрівтранспортних засобів на базі сенсорів мобільного пристрою. Створено програмний застосунок, що дозволяє розпізнавати маневри транспортних засобів та надавати аналітичну інфориацію щодо виконаних маневрів.Дипломна робота за темою «Програмний застосунок розпізнавання маневрів транспортних засобів» виконана студентом кафедри інженерії̈ програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Лолою Назаром Олеговичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем і веб-технологій» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка задачі розпізнавання маневрів транспортних засобів», «Аналіз аналогічних систем розпізнавання маневрів транспортних засобів», «Засоби розробки системи», «Опис програмної реалізації», «Робота користувача з системою»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 15 джерел; 13 ілюстрацій; 2 додатки. Загальний обсяг роботи 49 сторінок. Актуальність теми. Одним із перспективних напрямків розвитку цифрових технологій є їх впровадження у транспортний сектор. Завдяки розробці різноманітних мобільних додатків, забезпечуються зручність і покращення якості обслуговування водіїв та пасажирів. Враховуючи енергетичні кризи та потребу у підвищенні ефективності використання енергії, особливо в транспортному секторі, дослідники активно займаються вирішенням проблеми оптимізації споживання палива або електроенергії під час руху. Одним з підходів до вирішення цієї проблеми є аналіз послідовності маневрів, виконаних транспортним засобом під час подорожі. Кожен маневр, виконаний транспортним засобом, споживає певну кількість палива або заряду батареї. З цього можна зробити висновок, що рух від точки А до точки Б може мати різні послідовності маневрів, які вимагають різної кількості енергії. Оптимальним варіантом буде той, в якому послідовність маневрів мінімізує споживання енергії. Мета роботи і завдання дослідження. Метою даної роботи є розробка програмного застосунку для розпізнаваняя маневрів транспортного засобу в рамках поїздки та надання інформації про використання палива. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання: 1) проаналізувати існуючі алгоритми розпізнавання маневрів транспортних засобів. Сформувати вимоги для подальшої реалізації програмного застосунку; 2) визначити необхідні дані для алгоритму розпізнавання маневрів; 3) дослідити наявні технології та інструменти розробки мобільних застосунків. Обрати засоби розробки; 4) розробити програмний застосунок для розпізнавання маневрів транспортних засобів з подальшим виведенням їх списку та аналітичних даних. Практичним значенням є створений програмний застосунок розпізнавання маневрів транспортних засобів, що надає аналітичну інформацію щодо виконаних маневрів та може допомогти водієві підвищити енергоефективність керування транспортним засобом.The diploma thesis on the topic "Software application for the identification of marine objects based on ontology and precedents" was completed by the student of the department of software engineering in energy of the National Institute of Energy of IATE Lola Nazar Olegovich from the specialty 121 "Software engineering" under the educational professional program "Software engineering of intelligent cyber- physical systems and web technologies" and consists of: introduction; 5 sections ("Statement of the task of recognition of vehicle maneuvers", "Analysis of similar systems of recognition of vehicle maneuvers", "System development tools", "Description of software implementation", "User work with the system"), conclusions to each of these sections; general conclusions; the list of used sources, which includes 15 sources; 13 figures; 2 applications. The total volume of work is 49 pages. Relevance of theme. One of the promising areas of development of digital technologies is their implementation in the transport sector. Thanks to the development of various mobile applications, convenience and improvement of service quality for drivers and passengers are ensured. Given the energy crises and the need to increase the efficiency of energy use, especially in the transport sector, researchers are actively engaged in solving the problem of optimizing fuel or electricity consumption during movement. One approach to solving this problem is to analyze the sequence of maneuvers performed by the vehicle during the trip. Each maneuver performed by the vehicle consumes a certain amount of fuel or battery power. From this we can conclude that the movement from point A to point B can have different sequences of maneuvers that require different amounts of energy. The optimal option will be the one in which the sequence of maneuvers minimizes energy consumption. The purpose of the work and the tasks of the research. The purpose of this work is to develop a software application for recognizing vehicle maneuvers during a trip and providing information on fuel consumption. To achieve the goal, the following tasks must be solved: 1) analyze the existing algorithms for recognizing vehicle maneuvers. Form requirements for further implementation of the software application; 2) determine the necessary data for the maneuver recognition algorithm; 3) explore the available technologies and tools for developing mobile applications. Choose development tools; 4) develop a software application for recognizing maneuvers of vehicles with subsequent output of their list and analytical data. Practical sense is a software application for recognition of vehicle maneuvers, which provides analytical information about the performed maneuvers and can help the driver to improve the energy efficiency of driving the vehicle

AI-based framework for automatically extracting high-low features from NDS data to understand driver behavior

Our ability to detect and characterize unsafe driving behaviors in naturalistic driving environments and associate them with road crashes will be a significant step toward developing effective crash countermeasures. Due to some limitations, researchers have not yet fully achieved the stated goal of characterizing unsafe driving behaviors. These limitations include, but are not limited to, the high cost of data collection and the manual processes required to extract information from NDS data. In light of this limitations, the primary objective of this study is to develop an artificial intelligence (AI) framework for automatically extracting high-low features from the NDS dataset to explain driver behavior using a low-cost data collection method. The author proposed three novel objectives for achieving the study's objective in light of the identified research gaps. Initially, the study develops a low-cost data acquisition system for gathering data on naturalistic driving. Second, the study develops a framework that automatically extracts high- to low-level features, such as vehicle density, turning movements, and lane changes, from the data collected by the developed data acquisition system. Thirdly, the study extracted information from the NDS data to gain a better understanding of people's car-following behavior and other driving behaviors in order to develop countermeasures for traffic safety through data collection and analysis. The first objective of this study is to develop a multifunctional smartphone application for collecting NDS data. Three major modules comprised the designed app: a front-end user interface module, a sensor module, and a backend module. The front-end, which is also the application's user interface, was created to provide a streamlined view that exposed the application's key features via a tab bar controller. This allows us to compartmentalize the application's critical components into separate views. The backend module provides computational resources that can be used to accelerate front-end query responses. Google Firebase powered the backend of the developed application. The sensor modules included CoreMotion, CoreLocation, and AVKit. CoreMotion collects motion and environmental data from the onboard hardware of iOS devices, including accelerometers, gyroscopes, pedometers, magnetometers, and barometers. In contrast, CoreLocation determines the altitude, orientation, and geographical location of a device, as well as its position relative to an adjacent iBeacon device. The AVKit finally provides a high-level interface for video content playback. To achieve objective two, we formulated the problem as both a classification and time-series segmentation problem. This is due to the fact that the majority of existing driver maneuver detection methods formulate the problem as a pure classification problem, assuming a discretized input signal with known start and end locations for each event or segment. In practice, however, vehicle telemetry data used for detecting driver maneuvers are continuous; thus, a fully automated driver maneuver detection system should incorporate solutions for both time series segmentation and classification. The five stages of our proposed methodology are as follows: 1) data preprocessing, 2) segmentation of events, 3) machine learning classification, 4) heuristics classification, and 5) frame-by-frame video annotation. The result of the study indicates that the gyroscope reading is an exceptional parameter for extracting driving events, as its accuracy was consistent across all four models developed. The study reveals that the Energy Maximization Algorithm's accuracy ranges from 56.80 percent (left lane change) to 85.20 percent (right lane change) (lane-keeping) All four models developed had comparable accuracies to studies that used similar models. The 1D-CNN model had the highest accuracy (98.99 percent), followed by the LSTM model (97.75 percent), the RF model (97.71 percent), and the SVM model (97.65 percent). To serve as a ground truth, continuous signal data was annotated. In addition, the proposed method outperformed the fixed time window approach. The study analyzed the overall pipeline's accuracy by penalizing the F1 scores of the ML models with the EMA's duration score. The pipeline's accuracy ranged between 56.8 percent and 85.0 percent overall. The ultimate goal of this study was to extract variables from naturalistic driving videos that would facilitate an understanding of driver behavior in a naturalistic driving environment. To achieve this objective, three sub-goals were established. First, we developed a framework for extracting features pertinent to comprehending the behavior of natural-environment drivers. Using the extracted features, we then analyzed the car-following behaviors of various demographic groups. Thirdly, using a machine learning algorithm, we modeled the acceleration of both the ego-vehicle and the leading vehicle. Younger drivers are more likely to be aggressive, according to the findings of this study. In addition, the study revealed that drivers tend to accelerate when the distance between them and the vehicle in front of them is substantial. Lastly, compared to younger drivers, elderly motorists maintain a significantly larger following distance. This study's results have numerous safety implications. First, the analysis of the driving behavior of different demographic groups will enable safety engineers to develop the most effective crash countermeasures by enhancing their understanding of the driving styles of different demographic groups and the causes of collisions. Second, the models developed to predict the acceleration of both the ego-vehicle and the leading vehicle will provide enough information to explain the behavior of the ego-driver.Includes bibliographical references