Aug, 2023

基于事件相机的车内监测神经形态安全带状态检测

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TL;DR使用神经形态视觉传感器和事件相机，结合循环卷积神经网络的座椅安全状态检测算法，在模拟和真实测试集上分别实现了 0.989 和 0.944 的快系 / 解系的 F1 得分，并在判别系带装上 / 解经动作时分别获得了 0.964 和 0.846 的 F1 得分。
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发现论文，激发创造
  • 神经形态感知：用于司机疲劳打哈欠检测的技术

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    May, 2023

  • 高分辨率事件相机行人检测

    本文研究使用事件相机结合深度学习进行行人检测任务，并比较了不同处理方法的效果，结果表明事件相机是解决现有问题的潜在技术。

    May, 2023

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    Jan, 2022

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    Apr, 2018

  • 从事件相机到视频：将现代计算机视觉引入事件相机

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    Apr, 2019

  • 无监督神经形态空中监视运动分割

    通过在事件数据和光流信息上利用自监督变换器，我们提出的方法克服了事件驱动运动分割的限制，消除了人工注释的需求，并减少了参数调整问题，实现了在多个数据集上与现有方法相比的最新性能，适用于高动态航空平台上的高清事件摄像头在城市环境中处理各种类型的运动并处理任意数量的移动对象。

    May, 2024

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    Feb, 2024

  • 基于图学习的神经形态成像和分类

    提出了一种新的图表示方法将事件数据与图转换器相结合，用于准确的神经形态分类任务。通过广泛实验表明，该方法在仅有少量事件和有限计算资源的困难真实场景中表现出优异效果，为嵌入移动设备的神经形态应用开辟了道路。

    Sep, 2023

  • 驾驶员监控系统中稳健的安全带检测和使用识别

    本文提出了一种新的座椅安全带检测和使用识别的框架，采用本地预测器、全局汇编器和形状建模处理三部分组成，可应用于驾驶员监控系统（DMS）或乘客监控系统（OMS）中的各种摄像机模态。

    Mar, 2022

  • 使用 3D 人体姿态估计和安全带分割的车内一体化监控系统

    本研究介绍了一种新型的汽车内部监测系统，结合了三维姿态估计、安全带分割和状态分类网络，实现对驾驶员和乘客的监测，且经过了我们新创建和注释的数据集的评估表现显著且可以直接应用于真实车载监测系统。

    Apr, 2022