基于Dlib和变种Transformer的哈欠检测方法

为及时检测驾驶员的疲劳驾驶情况，提出了一种基于Dlib和变种Transformer的哈欠检测方法。首先，基于Dlib的人脸关键点模型构建驾驶员眼部和嘴部的哈欠特征矩阵，然后在视频检测领域提出一种变种Transformer模型对哈欠特征矩阵进行提取和分类，最后基于YawDD数据集进行验证，结果表明，所提出算法的哈欠检测准确率达96.8%，高于已有算法，适用于驾驶员疲劳驾驶时哈欠行为的检测。     

适用驾驶员疲劳状态监测的人眼定位方法研究

驾驶员在车辆行驶过程中是否疲劳驾驶可以从眼睛的状态反映出来，利用驾驶员眼睛的状态信息来判断驾驶员疲劳状况是一种可行的方法。在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监控时，驾驶员面部眼睛定位是判断驾驶员是否疲劳驾驶的关键。为了解决面部眼睛定位的实时性以及头部旋转不确定性等问题，本文在人脸面部定位的基础上，给出了一种基于区域标示算法的面部人眼定位算法。试验验证了上述算法的有效性。     

基于人工智能算法的换道超车功能开发

随着汽车电气化、智能化的不断发展,汽车行驶的场景越来越趋于多样化和复杂化,从而促使汽车从辅助驾驶向智能驾驶不断创新。随着人工智能的引入,汽车智能驾驶功能越来越趋于实用,正在逐步实现向解放驾驶员双手、向车载高级驾驶辅助系统代替人脑进行复杂驾驶场景实时响应的阶段发展;高阶复杂场景智能驾驶功能则在辅助驾驶功能实现的基础上,针对驾驶员实际驾驶感受并结合人工智能算法实现向车辆复杂场景下的自动驾驶操作的方向发展。介绍了基于人工智能算法的换道超车功能开发,即通过换道条件的智能选择,使车辆以最佳方式自动完成换道超车过程。     

驾驶员状态监测系统测试评价方法分析

随着智能驾驶汽车的高速发展，L2级别的高级辅助驾驶系统装车率也越来越高，L3级自动驾驶已逐步实现，而安全自动驾驶还尚未完全落地，当前正处于人机共驾阶段，尽管ADAS系统可以降低交通事故发生率，但疲劳驾驶、分心驾驶和危险驾驶等交通安全“隐形杀手”仍长期存在，给驾驶员和乘客带来生命安全，驾驶员状态监测系统能有效避免疲劳或者分心驾驶引发的交通事故，已经成为避免事故和改善道路驾驶安全的一项关键技术。本文介绍了驾驶员状态监测系统工作原理，分析了目前国内外驾驶员监测系统的测试评价方法，并总结了该系统的未来发展动向。     

基于红外光源的驾驶员眼睛特征提取

驾驶员疲劳与精神分散是引发夜间行车交通安全事故的主要因素之一,驾驶员服睛位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的夜间驾驶状态进行监测和预警的前提。文中利用Otsu阈值方法分割驾驶员人脸,根据分割后的二值化图像进行水平和垂直方向投影确定人脸位置,并在可靠定位人脸区域的基础上,建立了眼睛位置检测的感兴趣区域。采用Harris角点特征提取的方法在感兴趣区域内进行眼睛位置的快速有效定位。实验结果表明,该算法具有很好的可靠性和实时性,为后续夜间驾驶员状态研究奠定了良好基础。     

驾驶员驾驶行为监测中的面部定位方法的研究

在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监测时，面部定位是关键技术之一。研究表明人脸皮肤颜色分量在特定颜色空间内具有特定的分布特性，为了解决人脸定位的实时性以及头部旋转不确定性等问题，本文给出了一种基于皮肤颜色模型的人脸定位算法。算法利用人脸皮肤颜色的分布特性来提取图像中存在的皮肤区域，试验证明了上述算法的有效性。     

浅析目标检测算法及其在自动驾驶场景中的应用

基于深度学习的目标检测算法在自动驾驶领域的比重日益上升。文章首先介绍了基于深度学习的卷积神经网络和目标检测算法的发展过程,其中简要介绍了几种经典卷积神经网络模型的结构特点;然后详细介绍了以R-CNN系列为代表的基于候选框的two-stage算法和以YOLO系列为代表的基于回归的one-stage算法,简要介绍了这两大类算法各自的结构和优缺点,最后总结了目标检测算法在自动驾驶场景中应用时比较常用的几种优化方法和研究趋势。     

基于多信息融合的驾驶员图像面部定位

面部区域位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的驾驶状态进行监测和预警的基础.采用AdaBoost算法对人脸图像的Haar-Like特征进行统计学习,生成用于人脸检测的强分类器.利用AdaBoost检测器快速检测到图像中可能存在的肤色区域,在检测到的区域内利用YCrCb颜色空间中的肤色模型进行人脸位置的精确定位.实验结果表明,该算法具有很好的可靠性和实时性.     

基于灰度投影的驾驶员图像眼睛定位

眼睛位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的驾驶状态进行监测和预警的前提。采用一种基于灰度特征投影的方法进行眼睛位置的有效快速定位。在利用皮肤颜色YCrCb空间分布二维高斯模型可靠定位人脸区域的基础上，建立了进行眼睛位置检测的感兴趣区域，最后分别对灰度图像和二值化图像进行水平和垂直方向灰度投影确定眼睛位置。实验结果表明，该算法具有很好的可靠性和实时性，为后续驾驶员状态研究奠定了良好基础。     

汽车智能雨刮系统雨滴检测方法研究进展

在雨雪天气，为了保证驾驶员前方视野清晰，各类车辆均需配备雨刮装置。汽车智能雨刮系统作为汽车高级驾驶辅助系统的重要组成部分，是智能驾驶领域研究重点之一。详细介绍了汽车智能雨刮系统中常用的两种雨滴检测方法，分别基于雨量传感器和视觉传感器来实现。详细阐述了传统的基于雨量传感器的雨滴检测方法的工作原理及其研究现状，分析了各种类型雨量传感器存在的主要问题。针对新兴的基于视觉传感器的智能雨刮系统，分析了雨滴特征及其目标检测方法的发展历程。基于视觉传感器的汽车智能雨刮系统可以和高级驾驶辅助系统的其他组件共用视觉传感器和硬件设备，极大地降低了智能雨刮系统的应用成本，但是在准确性、实时性和适应性等方面仍存在较多问题亟待解决。     

疲劳驾驶检测方法的研究进展

全世界每年因驾驶员疲劳驾驶而导致的死亡人数占交通灾难性事故的57%,故针对疲劳驾驶检测方法的研究具有现实意义.阐述了目前国内外各类疲劳驾驶检测方法的研究难点,介绍并对比分析了基于驾驶员生理参数、驾驶员行为特征、车辆行为特征的各类客观检测方法;最后对疲劳驾驶检测方法的发展趋势和应用前景进行了论述.     

基于AdaBoost算法的疲劳驾驶检测系统研究

为提高行车安全性,结合驾驶员人眼开度特征开展了疲劳驾驶检测系统研究,提出采用AdaBoost算法实现人脸及人眼的定位方法。驾驶员视频图像在动态直方拉伸和训练好的AdaBoost算法分类器作用下实现人脸、人眼定位;对获得的眼部图像进行边缘检测及轮廓提取,计算轮廓内像素点得到眼睛的开度信息;利用PERCLOS算法计算一段时间内驾驶员的闭眼帧数及眨眼频率比例,获得驾驶员疲劳状态。试验结果表明,该系统具有较好的抗环境干扰和实时性,能准确地完成疲劳判断。     

AdaBoost人脸检测算法在驾驶员疲劳检测系统中的实现

基于AdaBoost算法训练了分类器,并编程实现了一个人脸检测系统,将其应用于驾驶员疲劳检测系统中,对人脸区域进行检测和跟踪.为了提高系统的鲁棒性和检测的速度与精度,依次应用曝光补偿,积分图等方法,使得系统具有较高的高检测精度和较短的检测时间,可以适应驾驶员疲劳检测的需要.     

基于驾驶员转向操作特性的疲劳驾驶检测

本文旨在利用驾驶模拟器开展疲劳驾驶试验,研究疲劳驾驶的检测方法.首先采用面部视频的专家评分方法,建立驾驶员3级疲劳(清醒、疲劳和非常疲劳)的样本数据库;然后定量提取描述疲劳操作特性的特征指标,采用序列浮动前向选择算法筛选最优的特征指标组合,最终建立了一种基于SVM的驾驶员3级疲劳的在线检测算法.测试结果表明,驾驶模拟器工况下,本文算法识别3级疲劳的准确率达到87.7％,具有较高的鲁棒性和实用性.     

基于头部姿态特征的列车司机疲劳驾驶检测系统研究

列车司机疲劳驾驶严重威胁列车行车安全.为弥补人眼检测方法存在的不足,提出了1种基于头部姿态特征的列车司机疲劳驾驶检测方法.该方法首先采用AdaBoost算法检测人脸区域,然后采用Camshift算法对人脸进行跟踪,并对人脸的旋转角度进行计算,得出其旋转角速度以及旋转角加速度,最后根据其头部的倾斜角度以及旋转角速度综合判断列车司机的疲劳状态.建立了头部旋转物理模型,得到头部自由旋转时角速度与角加速度随旋转角度的变化曲线.在上述方法的研究基础上,研发了1个基于头部偏转情况判断疲劳驾驶的系统.该方法的疲劳检测成功率为87.5％,但其只能对头部缓慢倾斜和头部突然向两侧倾斜这2种疲态状态进行报警,尚不能对打呵欠、低头、闭眼等其他疲劳状态做出反应,需与其他检测方式结合使用.     

基于车辆行驶数据的驾驶风格识别

车辆驾驶员驾驶风格对于汽车的燃油经济性和行驶安全性有重要的影响。文章就基于车辆行驶数据在驾驶风格识别方面的研究进行综述,首先介绍了驾驶员驾驶风格识别的基本流程,接着论述不同学者在驾驶风格识别方面使用的算法模型,包括支持向量机（SVM）算法、反向传播（BP）神经网络算法、随机森林模型算法,然后基于实际车辆行驶数据,利用不同驾驶风格识别模型对其进行实现分析,最后对驾驶员驾驶风格识别的研究工作进行了展望。     

基于人眼特征的疲劳驾驶状态检测方法

为获取用于检测驾驶疲劳状态的关键指标,通过实车试验采集了驾驶员行为状态、眼动数据和车辆动态信息,对比分析了各参数对驾驶员主观疲劳状态的反映程度。对于驾驶员眼部特征检测,使用特征提取器完成人脸位置的实时跟踪,并使用 68 点面部特征检测算法标记关键点位置,估算出眼睛长宽比（EAR）。通过分类与回归树（CART）决策算法训练数据模型,实现在一定窗口期内对驾驶员眨眼行为的准确决策分类,获得眼睛闭合率（PERCLOS） 等关键眼部特征指标。在此基础之上设计了 13 种驾驶疲劳状态检测指标,并与卡罗林斯卡嗜睡量等级（KSS）这一主观疲劳程度衡量参数作相关性评价。研究结果表明： PERCLOS 与KSS 的相关性最高,相关系数为 0.83,因此借助 PERCLOS 可以较准确地判断驾驶疲劳状态。     

面向智能驾驶行为的机器学习

基于机器学习的智能驾驶行为分析是智能车辆发展的方向和难点之一.驾驶行为的知识获取和表达,涉及机器学习中的诸多算法.首先对机器学习在驾驶行为识别判断、建模预测、智能决策等方面的研究进行了分析,进而对驾驶行为分析中的几种主要机器学习算法进行了较为全面的总结,最后给出了各种算法的优缺点.     

基于随机森林的疲劳驾驶检测识别模型的优化研究

与传统基于驾驶员行为的疲劳检测手段相比,基于驾驶员生理指标的驾驶疲劳检测是一种更加客观准确的检测方法,但由于生理信息复杂度高,传统生理指标疲劳检测模型效果不佳且实时性差。随机森林是一种收敛速度快,可处理复杂特征向量样本,高效精准的分类算法。文章在驾驶员生理指标检测基础上,提出一种应用随机森林模型进行疲劳驾驶检测识别的方法,并通过粒子群优化算法和设置阈值修剪错误决策树方式对随机森林模型进行优化,以提高精度和效率。仿真实验结果表明,优化后检测精准确度高达98%,运行效率提高50%。     

基于红外图像的夜间驾驶员疲劳检测系统设计

当前来说由于疲劳驾驶而引发的交通事故越来越多,而夜间是疲劳驾驶的高发时段,由于这种原因,文章设计了适用于在夜间监测驾驶员是否处于疲劳状态的系统。利用OPENCV软件对得到的红外图像进行人脸的检测与识别,得到人脸的红外图像,针对得到的人脸红外图像进行灰度化和二值化的处理,设定一个阈值根据二值化后像素的个数判断驾驶员是否处于疲劳状态,如果处于疲劳状态的情况下,系统就会报警提醒驾驶员注意采取措施。如果驾驶员并不处于驾驶疲劳的状态,那么监测系统将继续检测。