期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到7篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法
1
作者 张海民 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期121-128,共8页
为降低道路交通事故发生率,提出了一种基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法。采用照度增强和反射分量均衡化的方法,以提高视频图像质量。将机器视觉工具箱软件用于提取疲劳驾驶人脸行为特征,并通过双流网络构建和训练深度学习模型,... 为降低道路交通事故发生率,提出了一种基于深度学习模型的疲劳驾驶行为识别算法。采用照度增强和反射分量均衡化的方法,以提高视频图像质量。将机器视觉工具箱软件用于提取疲劳驾驶人脸行为特征,并通过双流网络构建和训练深度学习模型,实现对疲劳驾驶行为识别。选择了不同睡眠时间段参与者在全封闭路段内的驾驶行为图像,作为实验测试目标。结果表明:用该算法测试1000张疲劳驾驶行为图像时,识别时间为89 ms,精准度为97.6%,召回率为97.0%;算力需求(每秒所执行的浮点运算次数,FLOPS)≤88;该算法能够提高疲劳驾驶行为的识别精度,有助于降低道路交通事故的发生率。 展开更多
关键词 疲劳驾驶 行为识别 深度学习模型 图像增强 特征提取
下载PDF
基于YOLOv5模型的驾驶疲劳研究
2
作者 蔡姗姗 郭寒英 《黑龙江交通科技》 2024年第4期160-164,共5页
打哈欠是判定驾驶员疲劳状态的关键因素,考虑到驾驶疲劳检测易受驾驶员自身条件和外部环境的干扰,以及实时性差等情况研究了驾驶员的打哈欠问题,提出了一种利用YOLOv5网络模型进行疲劳检测的方法。首先通过LabelImg对处理过的YawDD开源... 打哈欠是判定驾驶员疲劳状态的关键因素,考虑到驾驶疲劳检测易受驾驶员自身条件和外部环境的干扰,以及实时性差等情况研究了驾驶员的打哈欠问题,提出了一种利用YOLOv5网络模型进行疲劳检测的方法。首先通过LabelImg对处理过的YawDD开源数据集进行标注,再经过深度学习模型对样本进行多次迭代训练得到最优权重数据,最后将其用于测试集上进行测试。检测结果表明,样本平均识别准确率可达98%以上,所建模型具有高精度检测打哈欠行为的能力。 展开更多
关键词 驾驶疲劳检测 YOLOv5模型 面部表情识别 深度学习
下载PDF
基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型 被引量：6
3
作者 王连震 裴玉龙 《城市交通》 2014年第3期66-74,共9页
国内外学者大多采用单一类型指标对驾驶疲劳程度进行判断。为克服单一指标检测的不稳定性,构建基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型。将驾驶环境属性、驾驶人个体属性和原始疲劳属性作为模型输入层变量。选择脑电指标、心电指标、眼... 国内外学者大多采用单一类型指标对驾驶疲劳程度进行判断。为克服单一指标检测的不稳定性,构建基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型。将驾驶环境属性、驾驶人个体属性和原始疲劳属性作为模型输入层变量。选择脑电指标、心电指标、眼动指标、驾驶绩效指标作为模型输出层变量。将清醒、轻度疲劳、重度疲劳三种驾驶疲劳程度作为隐含层变量。采用模拟驾驶方法进行实验,得到不同实验对象各个时刻不同疲劳程度的概率。将利用单一指标和贝叶斯网络模型得到的驾驶人疲劳程度与主观疲劳测评结果进行对照,证明贝叶斯网络模型不仅能消除单一指标失效时产生的误判和漏判,而且可提高识别的准确性。 展开更多
关键词 交通安全 驾驶疲劳 识别模型 贝叶斯网络 度量指标
下载PDF
新手驾驶人疲劳状态下的视觉特性研究 被引量：1
4
作者 赵小平 闵忠兵 +4 位作者 薛运强 莫振龙 张姝玮 龚俊 喻佳 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2023年第1期149-157,共9页
为探究新手驾驶人疲劳特性在视觉特征方面的表现,设计了基于驾驶模拟器和Dikablis Glass 3眼动仪的驾驶模拟实验,采集驾驶人视觉数据,结合视频专家法将驾驶人疲劳等级分为清醒、轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳。利用拉依达准则及卡尔曼... 为探究新手驾驶人疲劳特性在视觉特征方面的表现,设计了基于驾驶模拟器和Dikablis Glass 3眼动仪的驾驶模拟实验,采集驾驶人视觉数据,结合视频专家法将驾驶人疲劳等级分为清醒、轻度疲劳、中度疲劳、重度疲劳。利用拉依达准则及卡尔曼滤波对数据进行清洗;依据单因素方差分析及事后多重比较结果,选取眨眼持续时长均值、扫视时长均值、扫视总时长、瞳孔面积均值、瞳孔变异系数均值、注视时间均值等视觉特征作为驾驶人的疲劳驾驶评价指标;构建基于新手驾驶人视觉特征的灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)疲劳驾驶识别模型。研究结果表明:随着驾驶疲劳累积,新手驾驶人眨眼持续时长显著增加,扫视时长及扫视总时长显著降低,瞳孔面积缩小,瞳孔变异系数增大;SVM识别结果表明:新手驾驶人的疲劳状态可通过眼动指标进行有效识别,而GWO-SVM模型则进一步提升了识别精度,证明了眼动特征在新手驾驶人疲劳检测方面具有较好的适用性。 展开更多
关键词 新手驾驶人 疲劳等级 视觉参数 gwo-svm疲劳驾驶识别模型
下载PDF
基于EEG的驾驶疲劳识别算法及其有效性验证 被引量：12
5
作者 郭孜政 牛琳博 +2 位作者 吴志敏 肖琼 史磊 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期929-934,共6页
为有效识别驾驶员疲劳状态,基于脑电信号(electroencephalogram,EEG)提出了一种驾驶疲劳状态识别方法.首先,以时间段划分疲劳等级,并采用主、客观测评指标对疲劳等级划分的合理性进行验证.然后,利用快速傅里叶变换对脑电信号进行分析,... 为有效识别驾驶员疲劳状态,基于脑电信号(electroencephalogram,EEG)提出了一种驾驶疲劳状态识别方法.首先,以时间段划分疲劳等级,并采用主、客观测评指标对疲劳等级划分的合理性进行验证.然后,利用快速傅里叶变换对脑电信号进行分析,在此基础上选取3种频段的平均幅值和5项合成指标,通过核主元分析(kernel principal component analysis,KPCA)构建疲劳识别脑电指标,结合支持向量机(support vector machine,SVM),构建了驾驶员疲劳状态识别模型.最后,采用30名驾驶员连续驾驶2 h的脑电数据,对该模型方法进行试算.试算结果表明:疲劳状态识别正确率为79.17%~92.03%,平均正确率为84.62%,该方法可用于驾驶疲劳识别. 展开更多
关键词 驾驶疲劳 核主元分析 支持向量机 识别模型
下载PDF
基于ICA和HMM的疲劳驾驶眼部状态识别算法 被引量：8
6
作者 杨秋芬 桂卫华 +1 位作者 胡豁生 周书仁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第27期5-7,11,共4页
汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型(HMM)识别眼部状态的识别算法,首先对彩色图像进行二值化处理,然后利用IC... 汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型(HMM)识别眼部状态的识别算法,首先对彩色图像进行二值化处理,然后利用ICA算法进行眼部状态特征提取,为了加快特征提取的速度,这里采用FastICA算法;然后通过HMM进行眼部状态识别。实验结果表明,该算法可快速有效地识别出驾驶员眼部状态。 展开更多
关键词 疲劳驾驶 眼部状态识别 独立元分析 隐马尔可夫模型
下载PDF
基于SEM的装甲车辆驾驶作业疲劳主要影响因素识别研究 被引量：1
7
作者 刘维平 渠景阳 +1 位作者 王锋 金毅 《装甲兵工程学院学报》 2012年第2期39-42,共4页
在对装甲车辆驾驶作业疲劳影响因素调查研究的基础上,利用AMOS5.0建立了装甲车辆驾驶作业疲劳影响因素结构方程模型,并检验了其合理性,对作业疲劳主要影响因素进行了识别和分析,分析结果可为改善装甲车辆驾驶作业环境、科学训练、驾驶... 在对装甲车辆驾驶作业疲劳影响因素调查研究的基础上,利用AMOS5.0建立了装甲车辆驾驶作业疲劳影响因素结构方程模型,并检验了其合理性,对作业疲劳主要影响因素进行了识别和分析,分析结果可为改善装甲车辆驾驶作业环境、科学训练、驾驶员选拔以及降低作业疲劳程度的研究提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 装甲车辆驾驶 疲劳 结构方程模型 影响因素 识别
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部