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.     

基于眼睛状态的驾驶员疲劳识别

有效防止和监督驾驶员疲劳驾驶,对降低交通事故具有重要意义。文章提出了一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态的识别方法。首先通过计算累计背景和当前帧的差分图像的质心确定脸部范围,然后采用了二值边缘图像的人眼定位方法,计算出眼睛区域的面积和持续闭合时间,依据PERCLOS准则,判断驾驶员是否处于疲劳状态。实验表明,系统能够实时准确地定位人眼及检测眼睛的开闭状态,从而有效地检测驾驶员的疲劳程度。     

骑着电马去上班

丰田在日内瓦车展上发布了全新—代概念交通工具FV2。苛刻一点儿说，FV2并不能被称之为汽车，其实它更像是—辆三轮摩托，驾驶FV2的另一个卖点是，它像是一匹带有情感的坐骑，可以通过对驾驶员声音和面部表情数据的采集获取驾驶员的情绪信息并做出相应对策以提高驾驶安全性。同时，车身上的LED矩阵，可以将驾驶员情绪通过颜色和图案进行显示。     

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。     

基于类间距优化的分心驾驶行为识别模型训练方法

分心驾驶行为识别任务可以看作细粒度图像分类任务,即图像中较小区域所包含的特征决定了该图像的类别,如一张图像是正常驾驶还是与副驾驶聊天完全由驾驶员的脸部朝向来决定.对于那些图像差异很小的类别,图像分类通常训练方法训练出的模型无法高精度地区分.针对这一问题,提出了基于类间距优化的分心驾驶行为识别模型训练方法,通过增大模型从...     

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。     

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。     

基于驾驶行为的疲劳驾驶判别算法研究

为了有效判别驾驶员的疲劳驾驶状态,本文利用模拟驾驶器开展驾驶实验,采集了20名驾驶员在疲劳状态和正常状态的实验数据;为了提取能表征驾驶员疲劳和正常驾驶状态时的行为特征,本文对获取的速度、方向盘转角和车辆横向位置的样本熵进行了分析,最终提取了该三类参数的样本熵作为疲劳驾驶的有效特征组;构建了基于BP神经网络的驾驶员疲劳驾驶判别算法,并采用测试集样本对构建的算法进行验证.实验结果表明:该算法对于驾驶员疲劳驾驶检测的准确率较好、运行时间较短、具有较好的鲁棒性和实用性.     

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。