1. &n=
bsp;
INTRODUCCION
Con la gran
cantidad de automóviles que circulan a diario a nuestro alrededor, s=
e ha
incrementado la tasa de accidentes de tránsito alrededor del mundo. =
En
el año 2017, en el Perú, se registraron 88 168 accidentes de
tránsito en los cuales murieron 2 826 personas [1]. El principal
causante de esto es la irresponsabilidad del conductor al realizar otras ta=
reas
al momento de conducir [2], lo que provoca que no preste atención a =
la
conducción y de un momento a otro pueda ocasionar un accidente. Se h=
an
identificado 9 acciones que si se realizan mientras se está conducie=
ndo
un vehículo generan gran falta de atención en el camino.
El creciente
avance de la tecnología en el área de inteligencia artificial=
, nos
ha permitido proponer una metodología más eficiente que sea c=
apaz
de identificar si un conductor está distraído o está
conduciendo normalmente, a través del análisis de imág=
enes
del conductor, captadas en el vehículo, y para ello se considera la
detección de 10 distintos tipos de acciones del conductor, de los cu=
ales
solo una de ellas es conducción segura. Con esta metodología =
se
podrá identificar cuando la persona no está prestando
atención y así poder alertarla para prevenir un posible
accidente.
2. &n=
bsp;
ESTUDIOS RELACIONADOS
=
En
esta sección se resumen algunos de los artículos más
relevantes para la detección de conductores distraídos.
Baheti et al. [3] expone el uso de la arquitectura
VGG16 para detectar conductores distraídos usando la base de datos
creada por Abouelnaga [4]. El modelo consiste en aplicar varias técn=
icas
de regularización (como “dropout” y “L2 regulariza=
tion”)
para evitar el sobre entrenamiento de la red neuronal. Los resultados muest=
ran
que el modelo logra una eficiencia de 96.31% en el conjunto de prueba que se
compone de 10 categorías.
Torres et al. [5] desarrolla una arquitectura
convolucional estructurada en dos partes, una convolucional y la otra
totalmente conectada para una clasificación binaria, es decir para
conductores distraídos que usan el celular y para conductores no
distraídos. Los resultados de esta investigación muestran una
eficiencia del 99%, usando una cámara de video estándar.
Ngan et al. [6] usa una red convolucional particul=
ar
denominada MS-FRCNN para detectar varios objetos simultáneamente den=
tro
de una misma imagen o video. El modelo propuesto consiste en detectar la
actividad del conductor, analizando la posición de las manos, del
celular y del volante. La obtención de las imágenes que sirvi=
eron
de entrada al algoritmo, proviene de distintos puntos de vista dentro
automóvil. Los resultados obtenidos son 94.2% de eficiencia para la
detección del uso del celular, y de 93% para la detección de =
las
manos en el volante, además de obtener una buena velocidad de
procesamiento 0,06 - 0,09 FPS.
Koeswiady et al. [7] propone una red convolucional
para la detección de conductores distraídos usando una red
pre-entrenada VGG19 para la extracción de características. Es=
te
modelo detecta 4 tipos de clases, y sus resultados son comparados con XGboo=
st,
método que ha presentado soluciones exitosas en competiciones Kaggle.
Los resultados muestran un 95% de eficiencia en la etapa de test.
Nuestra metodología consta de usar las prim=
eras
13 capas convolucionales de la arquitectura VGG16, para luego implementar u=
na
capa convolucional y una completamente conectada, consiguiendo así
mejores resultados a nivel de eficiencia.
3. &n=
bsp;
METODOLOGÍA
Para el
desarrollo de este artículo, se utilizaron principalmente dos t&eacu=
te;cnicas
ampliamente conocidas como Transferencia de Aprendizaje (en inglés
"Transfer learning") e Ingeniería de Características
(en inglés "Feature Engineering")
Como lo señala Yosinqui et al. [8] La
Transferencia de aprendizaje es una técnica de aprendizaje
automático, que consiste en entrenar una arquitectura neuronal para =
una
determinada tarea y que esta arquitectura puede ser reutilizada para otra t=
area
similar. Comúnmente se utiliza transferencia de aprendizaje de dos
formas:
* Modelo Pre-entrenado: Consiste en utilizar un mo=
delo
pre-entrenado, y reemplazar sus últimas capas por otras, para que de=
esa
manera se extraigan las características del nuevo conjunto de datos.=
* Sintonización de la red convolucional: Es=
ta
estrategia consiste en sintonizar los pesos de las capas superiores usando
propagación hacia detrás (en inglés “backpropaga=
tion”)
La Ingeniería de Características es =
un
método que permite aumentar la base de datos original, con la finali=
dad
de que el algoritmo sea menos propenso a los cambios que puedan suceder en =
los
datos de entrenamiento, y de esa manera generalizar aún más l=
os
resultados. Este aumento de la base de datos se realiza rotando, trasladand=
o y
agrandando la imagen.
Es relevante precisar que para la implementaci&oac=
ute;n
del algoritmo se utilizaran redes VGG, propuesta por Simoyan and Zisserman =
[9]
debido a la buena relación costo/beneficio. Las redes VGG utilizan
múltiples capas convolucionales 3x3 en secuencia, de manera que se p=
uedan
extraer características más complejas y también la
combinación de tales características.
En la Tabla 1 se muestra las distintas
categorías a clasificar. Asimismo, en las imágenes siguientes=
se
muestran algunos ejemplos de estas categorías.
=
TABLA 1. Categorías posibles a identificar
|
|
Descripción |
Designación |
|
D0 |
Conducción normal |
Seguro |
|
D1 |
Usar el celular – Derecha |
No seguro |
|
D2 |
Hablar por teléfono – Derecha |
No seguro |
|
D3 |
Usar el celular – Izquierda |
No seguro |
|
D4 |
Hablar por teléfono – Izquierda |
No seguro |
|
D5 |
Operar la radio |
No seguro |
|
D6 |
Beber |
No seguro |
|
D7 |
Voltearse |
No seguro |
|
D8 |
Maquillarse o arreglarse el cabello |
No seguro |
|
D9 |
Hablar con el pasajero |
No seguro |
|
|
||||
|
|
||||
|
|
||||
|
|
||||
|
|
![](3D"549_archivos/image002.jpg")
<=
/span>![](3D"549_archivos/image004.jpg")
![](3D"549_archivos/image006.jpg")
![](3D"549_archivos/image008.jpg")
![](3D"549_archivos/image010.jpg")
![](3D"549_archivos/image012.jpg")
![](3D"549_archivos/image014.jpg")
![](3D"549_archivos/image016.jpg")
![](3D"549_archivos/image018.jpg")
![](3D"549_archivos/image020.jpg")
Considerando estas técnicas, se diseñ=
;ó
la metodología mostrada en la Figura 1.
4
|
|
|
Figu=
ra 1. Configuración
de la arquitectura utilizada en el algoritmo de clasificación. |
![3D"Cuadro](3D"549_archivos/image021.gif")
![3D"Cuadro](3D"549_archivos/image022.gif")
![3D"Cuadro](3D"549_archivos/image023.gif")
![](3D"549_archivos/image024.gif")
![](3D"549_archivos/image025.gif")
![](3D"549_archivos/image026.gif")
![](3D"549_archivos/image027.gif")
![](3D"549_archivos/image029.jpg")
Etapa 1: Se aumenta la base de datos realizando
rotaciones de 10 y 15 grados y agrandando la imagen, y de esa manera la
cantidad de datos de entrenamiento se incremente, lo que nos permitir&aacut=
e;
hacer mas robusto al algoritmo entrenado y así poder generalizar mej=
or
los resultados.
Etapa 2: Estas imágenes son redimensionadas=
, de
640x480 a 224x224 pixeles, de tal manera que estas tengan los requerimiento=
s en
tamaño para alimentar la red extractora de características VG=
G16.
Esta arquitectura extraerá e identificará patrones de las
imágenes de entrada.
Etapa 3: Posteriormente, se agregará una ca=
pa
convolucional que permita extraer patrones aún más complejos.
Esta capa es acompañada de la función de activación y =
la
capa de regularización, cuya función es reducir el sobre-entr=
enamiento.
Etapa 4: Finalmente se agrega una capa neuronal
completamente conectada de 10 neuronas, acompañada de la Funci&oacut=
e;n
de Activación (Sigmoid), para clasificar las 10 categorías de=
la
base de datos.
4. &n=
bsp;
EXPERIMENTOS
En la tabla=
2, se
muestra la distribución de los datos de entrenamiento, validaci&oacu=
te;n
y prueba de cada clase. Del total de datos obtenidos (22424 datos) de [9], =
el
70% (15697 datos) de estos son
de
entrenamiento, el 23.31% (5227 datos) para la validación y el 6.69%
(1500) para probar el algoritmo.
![](3D"549_archivos/image031.jpg")
Después de separar los datos, se procede a
desarrollar la metodología descrita sobre los datos de entrenamiento,
para lo cual se incrementó de 15 697 a 62 788 imágenes.
5. &n=
bsp;
RESULTADOS
El n&uacut=
e;mero
de épocas de entrenamiento serán 10, cada época de
entrenamiento tiene una duración de 98 segundos aproximadamente, lo =
que
da un tiempo estimado de 980 segundos de entrenamiento, y la eficiencia de
entrenamiento y validación fueron de 99.30% y 99.46% respectivamente=
. En
la Figura 2 y en la Figura 3, se muestran dos curvas de aprendizaje con 10
épocas de entrenamiento, las cuales muestran las métricas de
eficiencia y perdida. Además, en la Figura 4 se observa la matriz de
confusión de los resultados de validación. En esta matriz, ca=
da
fila representa la cantidad de ejemplos de una determinada categoría,
mientras que en las columnas se predice a que categoría pertenecen
dichas imágenes. De ese modo, la diagonal de la matriz de
confusión muestra los ejemplos correctamente clasificados.
|
|
|
Figu=
ra 2. Evolución
de la eficiencia en 10 épocas de entrenamiento. |
![](3D"549_archivos/image033.gif")
<=
/span>|
|
|
Figu=
ra 3. Evolución
de la pérdida en 10 épocas de entrenamiento. |
![](3D"549_archivos/image035.gif")
<=
/span>Con la finalidad de demostrar la generalizaci&oacu=
te;n
del algoritmo, este algoritmo fue evaluado en otro conjunto de prueba de 15=
00
imágenes, cuya eficiencia obtenida fue de 0.9946, tal como se detall=
a en
la matriz de confusión de la Figura 5. Esta eficiencia indica que el
modelo se puede generalizar a la clasificación de conductores
distraídos, considerando que la cámara se encuentra en la par=
te
superior del auto cerca del copiloto.
|
|
|
Figu=
ra 4. Matriz
de confusión para los datos de Validación |
![](3D"549_archivos/image037.jpg")
=
![](3D"549_archivos/image039.jpg")
Figura=
5. Matriz
de confusión para los datos de Validación
6. &n=
bsp;
CONCLUSIONES
En el presente artículo se muestra un siste=
ma
robusto y eficiente para detectar conductores distraídos que
además indica la causa de la distracción. En el experimento
realizado, nuestra red presenta una eficiencia de más del 99% usando
transferencia de aprendizaje e ingeniería de características,=
y
ello combinado al echo que nuestra solución requiere una cáma=
ra
estándar.
Otra conclusión importante, es que nuestro
algoritmo detecto algunos datos, en el conjunto de entrenamiento,
incorrectamente etiquetados; es decir, en el conjunto de entrenamiento exis=
ten
imágenes que fueron etiquetadas según el criterio del ser hum=
ano,
sin embargo, nuestro algoritmo detecto imágenes que fácilmente
podrían ser identificadas como de otra categoría, lo que
indicaría la eficiencia obtenida podría ser aún mayor.
Aquí se muestran algunas de ellas.
Por lo tanto, se concluye que la solución
presentada es prometedora y que pronto podrá ser evaluada en un sist=
ema
embebido ubicado en un auto, de tal manera que pueda ser una alternativa a
considerar en la seguridad del conductor y los pasajeros.
|
|
|
Figura 6: Eje=
mplo
de Validación, etiquetado como D0, cuyo nombre en la data de
entrenamiento es “img_12470” |
![](3D"549_archivos/image041.jpg")
<=
/span>|
|
|
Figura 7: Ejemplo de Validación, etiqueta=
do
como D0, cuyo nombre en la data de entrenamiento es “img_16927̶=
1; |
![](3D"549_archivos/image043.jpg")
=
REFERENCIAS
[1] Oficina De Tecnologí=
a De
Información Ministerio De Transportes Y Comunicaciones. [Consultado =
25
Jul 2018]. Disponible en: https://www.mtc.gob.pe/cnsv/estadistica.html
[2] Ministerio de Salud –
MINSA, “Situación de los accidentes de tránsito en el P=
eru”.
[Consultado 25 Jul 2018]. Disponible en: https://elcomercio.pe/peru/acciden=
tes-transito-750-personas-murieron-carreteras-peru-2018-noticia-574739
[3] Baheti B, Gajre S y Talbar S 2018 Detection of
distracted driver using convolutional neural network en Proceedings of=
the
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops 1032-1=
038.
[4] Abouelnaga Y, Eraqi H M y Moustafa M N 2017 Real-ti=
me
distracted driver posture classification. arXiv preprint arXiv:1706.09=
498.
[5] Torres R, Ohashi O, Carvalho E y Pessin G 2017 A De=
ep
Learning Approach to Detect Distracted Drivers Using a Mobile Phone
en International Conference on Artificial Neural Networks Springe=
r,
Cham, 72-79
[6] Hoang Ngan Le T, Zheng Y, Zhu C, Luu K y Savvides M
2016 Multiple Scale Faster-RCNN Approach to Driver's Cell-Phone Usage and H=
ands
on Steering Wheel Detection en Proceedings of the IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 46-53
[7] Koesdwiady A, Bedawi S M, Ou C y Karray F 2017
End-to-end deep learning for driver distraction recognition
en International Conference Image Analysis and Recognition Spring=
er,
Cham, 11-18
[8]
Yosinski J, Clune J, Bengio Y y Lipson H 2014. How
transferable are features in deep neural networks? en Advances in neur=
al
information processing systems 3320-3328
[9] Simonyan K y Zisserman A 20=
14. Very deep convolutional networks for large-scale image
recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556.
[10] StateFarm: State Farm Distracted Driver Detection.=
[Consultado 5 Jul 2018]. Disponible en:
|
|
Los artículos publicados por TECNIA pueden ser
compartidos a través de la licencia Creative Commons: CC BY 4.0 Pe=
rú.
Permisos lejos de este alcance pueden ser consultados a través del
correo <=
span
style=3D'font-size:8.0pt;font-family:"Candara","sans-serif";font-weight:n=
ormal'>revistas@uni.edu.pe |
![](3D"549_archivos/image045.jpg")