Jul, 2023

高级驾驶辅助系统中的视觉显著性检测

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TL;DR我们提出了一种结合司机困倦检测系统和基于显著性的场景理解流水线的智能系统，该系统在嵌入式平台上运行，并利用专用 3D 深度网络进行语义分割。我们还使用车辆方向盘上嵌入的创新生物传感器来监测驾驶员的困倦程度，并对收集到的驾驶员脉搏波信号进行分类，从而评估驾驶员的注意力水平。最后，我们将司机的注意力水平与基于显著性的场景分类进行比较，以评估整体安全水平。通过广泛的实验结果验证了该流水线的有效性。
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发现论文，激发创造
  • 深度学习系统高级驾驶辅助

    在使用人工智能的基础上，下一代汽车通过创新解决方案嵌入了对驾驶安全的智能评估。为了重构汽车驾驶员的生理状态，作者建议使用一种专为生理参数设计的生物传感系统，结合了近红外光谱的 LED 组和光电探测器，以检测生理信号 PPG，并连接到心脏活动，从而根据受试者的注意水平监测驾驶员的昏睡状态。该论文还提出了基于智能驾驶情景理解的进一步驾驶安全评估。

    Apr, 2023

  • 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

  • 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

  • 瞄准正确的物品：自动驾驶的引导性语义凝视

    该论文提出了一种基于场景语义和注视信息相结合的自动驾驶注意力预测方法 SAGE，并通过修改自动驾驶的关键预测参数，设计了一个完整的预测框架 SAGE-Net，实验证明 SAGE 在不增加计算量的情况下，可以优于现有技术 87.5% 的案例。

    Nov, 2019

  • 汽车驾驶员注意力损失的基于视觉的监测系统

    本文提出了一种基于计算机视觉和机器学习的实时嵌入式平台，通过检测驾驶员的 PERCLOS 指标实现对日夜驾驶状态下驾驶员注意力损失的监测，并使用支持向量机（SVM）对眼睛状态进行分类。实验结果表明该算法稳健可靠，并已在单板计算机上实现。

    May, 2015

  • 自主安全驾驶中的显著标志检测：通过全视觉上下文进行推理的人工智能

    该研究通过定义交通信号关注度属性，构建了包含该属性注释的第一个交通信号数据集 LAVA Salient Signs Dataset，并使用定制的关注度损失函数 Salience-Sensitive Focal Loss 训练变形 DETR 目标检测模型，以强调更好的关注度表现，结果表明，使用 Salience-Sensitive Focal Loss 训练的模型较未使用该训练方式的模型，在检测关注度高信号和所有信号的召回率方面表现更好，并且对于关注度高信号与所有信号的性能差距最大。

    Jan, 2023

  • 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

  • 显著性检测方法的通用框架

    本研究提出了一个涵盖五个主要步骤的显著性模型框架，包括预处理，特征提取，显著图生成，显著图组合和后处理，并研究了不同水平的显著性模型，比较其性能，有助于研究人员全面了解研究新方法。

    Dec, 2019

  • 具有全面信息的视觉显著性检测综述

    本论文综述不同类型的显着性检测算法，并总结现有方法的重要问题，分析了存在的问题和未来的工作。此外，简要介绍了评估数据集和定量测量，并进行了实验分析和讨论，以提供不同显著性检测方法的整体概述。

    Mar, 2018

  • 基于显著敏感损失的稳健交通信号灯检测：计算框架和评估

    本文提出了一种交通信号灯检测模型，旨在找出对驾驶员未来决策有影响的信号灯，使用 Salience-Sensitive Focal loss 的 Deformable DETR 物体检测变换器模型进行训练，表现更好的召回率。

    May, 2023