Distracted driving is a significant issue and a leading cause of traffic accidents worldwide. According to the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), distracted driving claimed 3,142 lives in the US alone in 2020. This problem is not just limited to the US, as the World Health Organization (WHO) reports that 1.35 million people die annually in road traffic accidents globally, with driver distraction being a leading cause.
The most common causes of driver distraction include texting, making phone calls, eating or drinking, and adjusting the radio or navigation systems while driving. With the proliferation of smartphones and other technologies, the problem of driver distraction is likely to get worse in the future. It's unfathomable how many lives are lost due to negligence and even more disheartening to know that it is the leading cause of death for children and young people 5-29 years of age. While new driver safety and assitance-related technologies such as forward collision systems, blind-spot detection, automatic emergency braking systems, and a plethora of others have surfaced, it is important to recognize the early signs of distracted driving and alert the driver long before any of these systems need to be activated.
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# Load dataset
df_driver_imgs = pd.read_csv("driver_imgs_list.csv")
df_driver_imgs
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22424 rows × 3 columns
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# Loop through each column in the DataFrame
for column in df_driver_imgs.columns:
# Create a dictionary that maps each index of the column to its value
column_dict[column] = df_driver_imgs[column].to_dict()
column_dict
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The subject refers to the drivers id, while the class name refers to the ten classes of predictions that can be made from the images (all of the jpgs will be available in a zip file). The ten predictions include:
There is 22,424 points of data, specifically images, that can be analyzed for signs of distracted driving. While there are scenarios that may not be present in any of the images, it should cover a vast majority of the possibilities.
Using images of different stages of a driver's driving scenario, a classname is prescribed to each image depending on the ten predictions previously listed. In this way the program will be trained to detect similar behaviors as shown in the driving scenario images in case any signs of distracted driving appears. A seperate folder of test case images will be provided as a way to gauge the validity of the training cases (images with the prescribed classnames). The machine learning model will be the backbone of the distracted driver detection system, which will use the model's predictions to provide real-time feedback to drivers and prevent accidents caused by distracted driving.
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