基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

基于防疫常态化的驾驶员疲劳状态检测方法

疲劳驾驶检测是交通安全领域的研究分支, 而新冠疫情形势下口罩的佩戴又提出了新的挑战。为此通过基于ResNet-10的SSD模型检测驾驶员人脸, 并使用MobileNet-V2轻量级模型判断是否佩戴口罩, 测试集验证该分类器可以达到98.50%的判断精度。在未佩戴口罩的情况下采用传统图像HOG特征结合SVM分类器检测驾驶员人脸。在后续处理中利用级联回归器定位特征点和提取时间窗口内的疲劳指标, 采用二次判定对疲劳状态采取文字和声音预警, 而在清醒状态下会调整各项判断阈值。对算法在预采集的视频样本和NTHU-DDD测试集下进行测试, 验证了该框架能以18.42帧/s的总体速度实现92.65%和86.09%的检测精度。实验结果表明, 该框架应对佩戴眼镜、脸部姿态变化和光照条件差异具有强鲁棒性, 而且能够兼顾疲劳检测的口罩干扰和实时性。