基于深度学习的驾驶员状态识别

提出了基于驾驶员脸部及周围信息的驾驶员状态检测方法。文章通过实车摄像头采集了驾驶员驾驶状态视频数据,利用Dlib和OpenCV库对采集的驾驶员图像进行脸部检测,基于驾驶员脸部数据建立了深度学习数据集,然后基于该数据集设计了一种卷积神经网络模型FaceNet,利用PyTorch深度学习框架在数据集上对模型进行训练,最终得到了有较高准确率的驾驶员状态检测模型,其可识别抽烟、睡觉、左手打电话和右手打电话四种驾驶员状态。     

基于卷积神经网络的道路多目标检测方法

得益于数字图像处理技术快速的发展和计算机硬件性能的提高,基于机器学习和深度学习的图像处理技术,成为智能驾驶视觉感知的重要支撑。为了在实际道路环境中持续高效的检测道路目标,文章利用了YOLO神经网络作为主要检测框架。使用卷积神经网络可以同时捕捉到目标的底层和高层特征。物体的底层特征可以符合人的视觉感知特征和主观感受,确定物体的所属种类和外观形状,将底层特征与高层语义特征结合进一步增强神经网络识别的准确度和鲁棒性。