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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 48/4-6 - 2014  - pp.421-451  - doi:10.3166/jesa.48.421-451
TITRE
Détecter la somnolence des conducteurs dans le transport terrestre. État de l'art

TITLE
Detecting driver drowsiness in land transport. State of the art

RÉSUMÉ
Dans cet article nous présentons un état de l’art sur les méthodes et les travaux de recherches dans le domaine de la surveillance de l’état des conducteurs avec un intérêt particulier à la détection d’états d’hypovigilance ou de fatigue. Nous fournissons ainsi une vue globale sur le domaine, les travaux antérieurs, les problèmes rencontrés et les solutions envisagées et nous identifions de nouvelles directions d’étude. Le développement des systèmes de détection de l’état du conducteur reste un sujet de recherche très actif ces dernières années. Il y a un besoin réel de systèmes fiables et performants, qui doivent aussi être non intrusifs et acceptables par les conducteurs. Dans ce but, une discussion critique sur l’existant des systèmes de détection est menée et une approche de détection de l’état du conducteur est proposée.


ABSTRACT
In this paper we present a survey of driver states monitoring methods with a special interest in drowsiness and fatigue states detection. We provide a comprehensive view of the field, previous work and encountered problems, proposed solutions and we give some insights on new research directions. Nowadays, development of driver state detection systems remains an active research topic. However, a real need for more reliable and efficient tools is always present, and these systems must also be unintrusive and acceptable by drivers. For this purpose, a critical discussion on the existing detection systems is carried and an approach to monitor the driver state is proposed.


AUTEUR(S)
Nedjemi RACHEDI, Denis BERDJAG, Frédéric VANDERHAEGEN

MOTS-CLÉS
surveillance d’état, inattention, hypovigilance, fusion de données, système de détection, sécurité.

KEYWORDS
state monitoring, inattention, drowsiness, data fusion, detection system, safety.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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