Estudo da distração e sonolência e, motoristas profissionais com base em dados de um sistema de monitorização do condutor

• Tipo: Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
• Data: 2018

Autores

Sara Ferreira (Autor) FEUP; Zafeiris Kokkinogenis (Autor) FEUP; António Couto (Autor) FEUP

Ata de Conferência Internacional

Título: Anais do Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes

Páginas: 3414-3426

Outras Informações

ID Authenticus: P-010-WMP

Resumo (PT): O objetivo do presente estudo é explorar os dados gerados por um sistema de monitorização do condutor que emite alertas quando deteta eventos de sonolência e distração. Com base na data e hora do inicio e fim das viagens foi possível caracterizar as viagens tendo em conta a duração das mesmas bem como o número e duração das paragens. Por outro lado, os alertas foram agregados às referidas viagens, considerando-se assim a cada observação (sub-viagem cujo acumulado corresponde ao total da viagem) uma frequência de alertas. Os dados foram obtidos para 70 condutores de seis empresas distintas. Com a aplicação de dois modelos lineares generalizados com distribuição binomial negativa, obteve-se as elasticidades das variáveis que representam assim o efeito das características da viagem na ocorrência de alertas de distração e sonolência. O estudo demonstra o potencial de utilização de dados deste tipo para o estudo do comportamento dos motoristas profissionais.

Abstract (EN): The aim of the present study is to explore data gathered by a driver monitoring system which emits alerts when detect drowsiness and distraction. The journey is characterized based on its duration, number and duration of breaks using the date and hour recorded by the system. The alerts are aggregated by sub-journey (the accumulate of the sub-journeys is a journey), which corresponds to an observation with a specific number of alerts. The data comprehends 70 drivers from six distinct companies. Generalized linear models with negative binomial distribution were applied and elasticities estimated considering two distinct models depending on the type pf alert - drowsiness and distraction. Based on these models, the effects of the journey on this type of driver behaviour were obtained. Overall, the study clearly shows the potential of this type of data to analyse de behaviour of professional drivers.

Idioma: Português

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 13