แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

A review paper on drunk driving detection system using IOT & ML techniques

Organization : U.I.E.T. Maharshi Dayanand University. Department of Computer Science & Engineering
Email : ajay.itcs@gmail.com

Organization : U.I.E.T. Maharshi Dayanand University. Department of Computer Science & Engineering
Email : rainu_nandal@yahoo.com
LCSH: Drunk driving
LCSH: Automobiles -- Safety measures
LCSH: Traffic safety
LCSH: Real-time data processing
Abstract: Nowadays, there is a significant increase in drunken-driving accidents from the past few years. Drunk driving has emerged as a significant problem in recent times. With the help of different technological implementations, many preventive measures are taken to date, such as alcohol detection sensors, detection using speech, detection using driving patterns, detection using IOT & Machine Learning techniques etc. But each system has its limitations, such as usability, complexity, scalability, burdensome implementation. This paper describes the various approaches to detect drunken driving with the advantages and disadvantages of each. Out of these approaches, the article focuses on the detailed literature review to discuss existing machine learning algorithms and IOT methodologies to improve the accuracy of the system which can be used in detecting drunken driving. At last, the comparative review is done for all these approaches and we found that Random forest classifier with two stage model is most efficient, having high accuracy.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2024-05-15
Issued: 2024-05-15
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.190-197). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.190-197.pdf 415.9 KB5 2025-08-15 13:32:19
ใช้เวลา
0.027859 วินาที

Kumar, Ajay
Title Contributor Type
A review paper on drunk driving detection system using IOT & ML techniques
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kumar, Ajay;Nandal, Rainu

บทความ/Article
Nandal, Rainu
Title Contributor Type
A review paper on drunk driving detection system using IOT & ML techniques
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kumar, Ajay;Nandal, Rainu

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 11
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1,993
รวม 2,004 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 361,083 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 1,225 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 806 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 289 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 77 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 10 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 7 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 6 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
รวม 363,505 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.101