TIP PROJEKTA:

• Istraživački projekt

RAZDOBLJE PROVEDBE PROJEKTA:

• 1.10.2025 – 30.09.2029.

VODITELJ I SURADNICI NA PROJEKTU:

• izv. prof. dr. sc. Goran Oreški (voditelj),
• prof. dr. sc. Tihomir Orehovački,
• prof. dr. sc. Antoni Granollers Saltiveri, 
• izv. prof. dr. sc. Dijana Oreški,
• izv. prof. dr. sc. Alicia García Holgado,
• doc. dr. sc. Nikola Tanković,
• dr. sc. Robert Šajina,
• Romeo Šajina, mag. inf.

KRATAK OPIS PROJEKTA:

Projekt DMM (Driver Monitoring Model) – Razvoj modela za praćenje pažnje i umora vozača primjenom umjetne inteligencije usmjeren je na rješavanje kritičnog problema prometne sigurnosti, budući da su vozačke pogreške, poput nepažnje i umora, uzrok gotovo svih prometnih nesreća (96,1% s utvrđenim uzrokom) u Republici Hrvatskoj.

Glavni cilj projekta je razviti napredni algoritam umjetne inteligencije temeljen na dubokom učenju i računalnom vidu, s ciljem pouzdanog i pravovremenog prepoznavanja znakova umora i smanjene pažnje kod vozača u stvarnom vremenu. Metodologija projekta fokusira se na precizno praćenje ključnih biometrijskih parametara lica vozača. Ovi parametri uključuju analizu pokreta očiju, učestalost treptanja, mjerenje zatvorenosti kapaka (PERCLOS), te promjene u poziciji i orijentaciji glave, smjeru pogleda i ekspresijama lica.

Ključna inovacija leži u razvoju rješenja koje će biti neinvazivno i robustno, fokusirajući se na učinkovitost korištenja jedne kamere (mono-RGB i/ili gotovo-infracrvene) u različitim uvjetima vožnje. Dodatno, definirat će se optimalno korisničko sučelje kako bi upozorenja bila učinkovita uz minimalan ometajući utjecaj na vozača.

CILJEVI projekta:

Glavni strateški cilj projekta DMM jest esencijalno poboljšanje prometne sigurnosti izravnim smanjenjem broja prometnih nesreća uzrokovanih ljudskim pogreškama, naročito nepažnjom i umorom vozača. Budući da su vozačke pogreške glavni uzrok nesreća, primarni cilj je razviti proaktivno, tehnološko rješenje koje automatski prepoznaje i sprječava nastanak kritičnih situacija na cesti.

Specifični ciljevi projekta uključuju:

• Razvoj naprednog algoritma za detekciju stanja vozača: Kreiranje robustnog algoritma temeljenog na dubokom učenju i računalnom vidu, sposobnog za pouzdano prepoznavanje ranih znakova umora i smanjene pažnje u stvarnom vremenu.
• Definiranje ključnih biometrijskih parametara: Određivanje i implementacija skupa parametara – poput PERCLOS metrike (omjer zatvorenosti očiju), učestalosti treptanja, smjera pogleda, pozicije i orijentacije glave – koji precizno koreliraju s razinom umora vozača.
• Osiguravanje robusnosti i neinvazivnosti sustava: Cilj je razviti model koji učinkovito funkcionira u širokom rasponu realnih uvjeta vožnje (različito osvjetljenje, etničke razlike, korištenje naočala) koristeći minimalnu, neinvazivnu konfiguraciju kamere (mono-RGB i/ili blisko-infracrvenu).
• Dizajniranje optimalnog i neometajućeg korisničkog sučelja: Razvoj i evaluacija učinkovitog sustava upozorenja koji minimalno odvraća pažnju vozača od ceste, ali istovremeno osigurava brzu reakciju na detektirani umor ili nepažnju.

NOSITELJ PROJEKTA: Sveučilište Jurja Dobrile u Puli