This HTML5 document contains 49 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n21http://localhost/temp/predkladatel/
n18http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n5http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F04%3A03102211%21RIV%2F2005%2FMSM%2F212305%2FN/
n20https://schema.org/
n15http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n10http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F04%3A03102211%21RIV%2F2005%2FMSM%2F212305%2FN
rdf:type
n12:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
This paper deals with driver's vigilance identification from EEG signals. The goal is to detect and predict possible decline in driver's vigilance. Our research draws on the Vigilant Car project conducted in the Institute for Biomedical Engineering CTU in Prague, since 1999. We have analysed large data sets of driver's EEG signal measurements for various weariness level. To be able to detect possible loss of concentration, the RBF network was employed to classify driver's vigilance level from EEG signal. Příspěvek se zabývá problematikou detekce bdělostního stavu (úrovně pozornosti) člověka na základě zpracování lidských signálů EEG pomocí neuronové sítě. Příspěvek se opírá o data z experimentů prováděných v rámci projektu %22Bdící auto%22, který byl realizován na ÚBMI ČVUT Praha v letech 1999-2004. Cílem tohoto projektu je z biologických či jiných signálů detekovat stav bdělosti řidiče a rozpoznat, kdy řidiči hrozí zvýšená únava, případně mikrospánek a před těmito stavy varovat. V příspěvku jsou uvedeny metody, jimiž byly zpracovány naměřená data (záznamy EEG čilých a unavených řidičů) a dále jsou prezentovány výsledky rozpoznávání stavu bdělosti řidičů, ke kterým se dospělo zpracováním těchto dat neuronovou sítí RBF. Dále je ukázána úspěšnost rozpoznávání stavu bdělosti v závislosti na různých parametrech předzpracování dat a na různých parametrech neuronové sítě RBF. Příspěvek se zabývá problematikou detekce bdělostního stavu (úrovně pozornosti) člověka na základě zpracování lidských signálů EEG pomocí neuronové sítě. Příspěvek se opírá o data z experimentů prováděných v rámci projektu %22Bdící auto%22, který byl realizován na ÚBMI ČVUT Praha v letech 1999-2004. Cílem tohoto projektu je z biologických či jiných signálů detekovat stav bdělosti řidiče a rozpoznat, kdy řidiči hrozí zvýšená únava, případně mikrospánek a před těmito stavy varovat. V příspěvku jsou uvedeny metody, jimiž byly zpracovány naměřená data (záznamy EEG čilých a unavených řidičů) a dále jsou prezentovány výsledky rozpoznávání stavu bdělosti řidičů, ke kterým se dospělo zpracováním těchto dat neuronovou sítí RBF. Dále je ukázána úspěšnost rozpoznávání stavu bdělosti v závislosti na různých parametrech předzpracování dat a na různých parametrech neuronové sítě RBF.
dcterms:title
Rozpoznávání bdělostního stavu (úrovně pozornosti) člověka ze signálu EEG pomocí neuronové sítě RBF Rozpoznávání bdělostního stavu (úrovně pozornosti) člověka ze signálu EEG pomocí neuronové sítě RBF Driver's Vigilance Identification by means of RBF Neural Network
skos:prefLabel
Driver's Vigilance Identification by means of RBF Neural Network Rozpoznávání bdělostního stavu (úrovně pozornosti) člověka ze signálu EEG pomocí neuronové sítě RBF Rozpoznávání bdělostního stavu (úrovně pozornosti) člověka ze signálu EEG pomocí neuronové sítě RBF
skos:notation
RIV/68407700:21230/04:03102211!RIV/2005/MSM/212305/N
n3:strany
23 ; 24
n3:aktivita
n19:Z
n3:aktivity
Z(MSM 212300014)
n3:dodaniDat
n10:2005
n3:domaciTvurceVysledku
n5:7035586 n5:7826583 n5:9210865
n3:druhVysledku
n11:D
n3:duvernostUdaju
n16:S
n3:entitaPredkladatele
n14:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
585184
n3:idVysledku
RIV/68407700:21230/04:03102211
n3:jazykVysledku
n8:cze
n3:klicovaSlova
EEG; RBF; fatigue states; vigilance level; vigilant car
n3:klicoveSlovo
n9:vigilant%20car n9:vigilance%20level n9:EEG n9:RBF n9:fatigue%20states
n3:kontrolniKodProRIV
[E5DD59086B22]
n3:mistoKonaniAkce
Seč u Chrudimi
n3:mistoVydani
Ostrava
n3:nazevZdroje
Inteligentní systémy pro praxi
n3:obor
n7:JD
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:rokUplatneniVysledku
n10:2004
n3:tvurceVysledku
Hána, Karel Šnorek, Miroslav Mráz, Michael
n3:typAkce
n17:EUR
n3:zahajeniAkce
2004-09-30+02:00
n3:zamer
n15:MSM%20212300014
s:numberOfPages
2
n18:hasPublisher
AD&M
n20:isbn
80-239-3680-8
n21:organizacniJednotka
21230