MMOct, 2022

通过模态和视角分析的实时驾驶员监控系统

PDF
TL;DR该研究提出了一种实时检测驾驶人行为的新方法，通过研究不同的感知模态发现红外视频在检测中更具有信息量，并通过多分类技术扩展 DAD 数据集。
driver distractionsmonitoring systemsreal-time detectionsensing modalitymulticlassification
发现论文，激发创造
  • 使用 RGB-D 传感器进行驾驶员分心检测和识别

    基于 Kinect 和计算机视觉技术，构建了一个有效的模块，用于检测驾驶员注意力分散和识别分散类型，每个子模块独立获得并可用于其他类型的推理，如疲劳检测，并可用于实际汽车系统。

    Feb, 2015

  • 使用机器学习改进驾驶员疲劳和注意力分散的自动检测

    通过使用基于视觉和基于机器学习的方法，同时检测疲劳和注意力分散的行为，以提高智能车辆系统的驾驶行为监测能力并获得更准确和时间更短的结果。

    Jan, 2024

  • 视觉 - 语言模型能从自然视频中识别分心驾驶员的行为

    提出了一种基于 CLIP 的驾驶员活动识别方法，该方法可以从自然驾驶图像和视频中识别驾驶员分心行为，并具有零样本迁移和面向任务的微调的特点。

    Jun, 2023

  • DMD：一个用于驾驶员注意力和警觉分析的大规模多模态监测数据集

    本文介绍了司机监控数据集 (Driver Monitoring Dataset) 和 dBehaviourMD 数据集，并使用其训练一个高效、实时、CPU 平台可运行的司机行为识别系统，该系统对于实时反应和精度都有着较好的表现。

    Aug, 2020

  • 基于 1D 时间卷积网络的汽车驾驶员疲劳评估

    近年来，先进驾驶辅助系统（ADAS）的科学进展在提高驾驶整体安全性方面扮演了关键角色。ADAS 技术能够主动控制车辆，以预防潜在的危险情况。研究人员关注的一个重要方面是分析驾驶员的注意力水平，因为最近的报告确认了由于困倦或注意力不集中导致的事故数量不断增加。为了解决这个问题，各种研究提出了通过监测驾驶员的生理状态来实现，因为自主神经系统（ANS）与注意力水平之间存在着确立的联系。为了进行我们的研究，我们设计了一种创新的生物传感器，包括近红外 LED 发射器和光电二极管，具体来说是一种硅光电倍增器装置。这使我们能够通过分析相关的光电容抗（PPG）信号评估驾驶员的生理状态。此外，我们开发了一种嵌入式时域超滤波技术，并结合了一种 1D 时域卷积架构，该架构中嵌入了渐进延展设置。这个集成系统能够实时分类驾驶员的困意，获得 96% 左右的显著准确度水平。

    Jul, 2023

  • 驾驶员注意力跟踪和分析

    我们提出了一种使用安装在车辆挡风玻璃和仪表盘上的普通摄像头来估计驾驶员凝视点的新方法。该方法通过开发一种卷积网络来同时分析场景图像和驾驶员面部图像，其中包含一个相机校准模块，可以计算表示驾驶员和摄像头系统之间空间配置的嵌入向量，该模块改善了网络的性能并可以进行端到端的联合训练。我们还引入了一种大规模的驾驶数据集，其中包含了真实驾驶情景的图像以及驾驶员面部和凝视数据，对该数据集的实验表明，所提出的方法优于各种基准方法，均方误差为 29.69 像素，相对于场景摄像头的 $1280 {imes} 720$ 分辨率而言，误差较小。

    Apr, 2024

  • 酒后驾驶司机活动和驾驶性能的基于视觉的分析

    利用多模态传感器，研究了急性饮酒对驾驶表现的影响，并提出了基于数据驱动的检测饮酒驾驶的方法，涉及机器学习模型分析热像中驾驶员脸部的计算机视觉和模型训练的流程，对相关研究的未来实验设计提供了有益信息。

    Sep, 2023

  • 自动驾驶车辆运行期间安全驾驶员注意力分类

    这篇论文介绍了一种利用红外摄像机和车辆感知系统的双源方法，以便根据驾驶员的警觉程度评估其操作安全性，并在需要时进行干预，从而为 ADAS 和 AV 的整体安全和效率做出贡献。

    Oct, 2023

  • 通过卷积神经网络实时检测驾驶员注意力分散以增强道路安全

    通过比较分析卷积神经网络结构，本研究旨在识别出最有效的实时检测驾驶员分心的模型，以提升车辆安全系统的能力，从而预防因不注意引发的事故。

    May, 2024

  • 多模态驾驶员行为理解的决策级融合比较分析

    本文通过对视频驾驶员观察中的决策级别融合策略进行比较和评估，从视觉识别和多模态识别角度提出决策级别融合的方案，旨在指导融合策略的选择。

    Apr, 2022