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【2h】

Real-time Driver Drowsiness Detection for Android Application Using Deep Neural Networks Techniques

机译：使用深神经网络技术进行Android应用的实时驱动程序跳转检测

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Rateb Jabbar; Khalifa Al-Khalifa; Mohamed Kharbeche; Wael Alhajyaseen; Mohsen Jafari; Shan Jiang;
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年度 2018
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1. Real-time Driver Drowsiness Detection for Android Application Using Deep Neural Networks Techniques [J] . Rateb Jabbar, Khalifa Al-Khalifa, Mohamed Kharbeche, Procedia Computer Science . 2018,第22期

机译：使用深度神经网络技术的Android应用程序实时驾驶员疲劳度检测
2. A Deep Neural Network for Real-Time Driver Drowsiness Detection [J] . Toan H. VU, An DANG, Jia-Ching WANG IEICE transactions on information and systems . 2019,第12期

机译：用于实时驾驶员嗜睡检测的深度神经网络
3. Real time detection system of driver drowsiness based on representation learning using deep neural networks [J] . Vijayan Vineetha, Sherly Elizabeth Journal of intelligent & fuzzy systems: Applications in Engineering and Technology . 2019,第3期

机译：基于使用深神经网络的表示学习的驾驶员实时检测系统
4. Driver Drowsiness Detection Model Using Convolutional Neural Networks Techniques for Android Application [C] . Rateb Jabbar, Mohammed Shinoy, Mohamed Kharbeche, IEEE International Conference on Informatics, IoT, and Enabling Technologies . 2020

机译：基于卷积神经网络技术的驾驶员困倦检测模型
5. Real-Time Detection of Early Drowsiness Using Convolutional Neural Networks [D] . ?Tran, Chinh 2020

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6. Corrigendum to Identification of Tomato Disease Types and Detection of Infected Areas Based on Deep Convolutional Neural Networks and Object Detection Techniques [O] . Qimei Wang, Feng Qi, Minghe Sun, 2021

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7. Driver Drowsiness Detection Model Using Convolutional Neural Networks Techniques for Android Application [O] . Rateb Jabbar, Mohammed Shinoy, Mohamed Kharbeche, 2020

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