Mack, David
(2023)
Implementazione di Driver Checker: un’app per la prevenzione dell’uso del telefono alla guida.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Informatica [L-DM270]
Documenti full-text disponibili:
|
Documento PDF (Thesis)
Disponibile con Licenza: Salvo eventuali più ampie autorizzazioni dell'autore, la tesi può essere liberamente consultata e può essere effettuato il salvataggio e la stampa di una copia per fini strettamente personali di studio, di ricerca e di insegnamento, con espresso divieto di qualunque utilizzo direttamente o indirettamente commerciale. Ogni altro diritto sul materiale è riservato
Download (4MB)
|
Abstract
L'utilizzo del telefono alla guida è stato riportato sia la causa maggiore di incedenti stradali. Le frequenti interazioni con il cellulare portano il guidatore a commettere errori e distrazioni. Per risolvere questo problema è stata ideata un'applicazione android che permette di riconoscere se l'utilizzatore del cellulare è il conducente dell'auto o un passeggero. Per giungere a questo risultato viene utilizzata la fotocamera frontale dello smartphone, per acquisire immagini. Queste vengono poi analizzate da un modello, ottimizzato tramite la tecnica di "object detection", già presente nel cellulare. La differenza rispetto ai lavori precedenti è la definizione di un'applicazione che non utilizza servizi esterni per compiere tali test, rendendola completamente autosufficiente.
Abstract
L'utilizzo del telefono alla guida è stato riportato sia la causa maggiore di incedenti stradali. Le frequenti interazioni con il cellulare portano il guidatore a commettere errori e distrazioni. Per risolvere questo problema è stata ideata un'applicazione android che permette di riconoscere se l'utilizzatore del cellulare è il conducente dell'auto o un passeggero. Per giungere a questo risultato viene utilizzata la fotocamera frontale dello smartphone, per acquisire immagini. Queste vengono poi analizzate da un modello, ottimizzato tramite la tecnica di "object detection", già presente nel cellulare. La differenza rispetto ai lavori precedenti è la definizione di un'applicazione che non utilizza servizi esterni per compiere tali test, rendendola completamente autosufficiente.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Mack, David
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Image Detection,Machine Learning,Android,PyTorch,Kotlin,Text&Drive
Data di discussione della Tesi
13 Dicembre 2023
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Mack, David
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Image Detection,Machine Learning,Android,PyTorch,Kotlin,Text&Drive
Data di discussione della Tesi
13 Dicembre 2023
URI
Statistica sui download
Gestione del documento: