Apr, 2022

用于分析驾驶员分心行为和不同注视区域的合成分心驾驶（SynDD1）数据集

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TL;DR本文介绍了 SynDD1 数据集，它是用于检测和分析驾驶员各种分心行为和不同注视区域的机器学习模型的人工合成数据集。研究人员可以使用此数据集评估机器学习算法用于分类驾驶员各种分心活动和注视区域的性能。
发现论文，激发创造
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    Aug, 2020

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    Apr, 2024

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    May, 2017

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    Jun, 2023

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    Feb, 2015

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    Apr, 2019

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    2021 年与 2020 年相比，车辆事故率上升 20％，其中 45％的车祸是由于疲劳和分心驾驶所致。这项研究使用计算机视觉设计了低成本、精度高且侵入性小的检测方法，探讨了使用视觉变换器来优于 3D-CNNs 的最新准确性，针对分心和疲劳驾驶分别训练了两个变压器。其中，分心的模型表现超越最先进的模型，达到 97.5％的准确度。建议未来的研究使用新的和更强大的模型来实现更高的准确性和效率，在现有数据集的基础上扩展到检测醉酒驾驶和道路愤怒，以创建全面的解决方案来防止交通事故。

    Jul, 2022

  • 自动驾驶中的联合注意力 (JAAD)

    本文呈现了用于自动驾驶关键方面的新数据集，介绍了交通参与者行为的可变性，并展示了天气条件、地理位置、交通和人口统计学等因素如何影响交通行为及场景的视觉复杂度。地面真相数据传达了有关参与者位置（边界框）、物理条件（例如照明和速度）和各参与方的行为的信息。

    Sep, 2016

  • 基于自监督学习框架和遮挡图像建模的新型驾驶员分神行为检测

    本文介绍了一种基于自监督学习的用于驾驶员分心检测的新方法，该方法使用遮罩图像建模进行自监督学习，并利用 Swin Transformer 作为编码器以增强性能，最终使用各种数据增广策略加上最佳的随机遮罩策略来加强模型的识别和泛化能力，测试结果表明，该方法的准确率为 99.60％，接近先进的监督学习方法的出色表现。

    Jun, 2023

  • 朝向驾驶场景理解：用于学习驾驶行为和因果推理的数据集

    介绍了 Honda Research Institute Driving Dataset（HDD），这是一个挑战性数据集，包括 104 小时的人类真实驾驶行为。同时还提出了一种新的注释方法来研究未剪辑数据序列中的驾驶行为，通过训练和测试基线算法，展示了所提出任务的可行性。

    Nov, 2018