May, 2024

连接车辆中的疲劳检测的联邦学习

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TL;DR通过观察视觉线索，驾驶员监控系统可以辅助确定驾驶员的状态。我们提出了一种基于联邦学习框架的嗜睡检测方法，在车辆网络中利用 YawDD 数据集，实现了 99.2% 的准确率，证明了其在与传统深度学习技术比较时的可行性和可比性。
driver monitoring systemsmachine learning techniquesfederated learning frameworkdrowsiness detectionvehicular network
发现论文，激发创造
  • 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

  • 多关注融合的疲劳驾驶检测模型

    司机疲劳驾驶是交通事故的主要原因之一，通过引入多关注融合疲劳驾驶检测模型（MAF），可以显著提升分类性能，特别是在部分面部遮挡和低光照条件下，从而在提高算法整体稳健性方面发挥更大作用。通过在夜间和白天的光照条件下采集真实世界的数据集，我们进行了一系列综合实验，结果显示我们提出的模型达到了 96.8% 的司机疲劳检测准确率。

    Dec, 2023

  • SleepyWheels：一种用于检测瞌睡导致事故预防的集成模型

    本文提出了一种名为 SleepyWheels 的革命性方法，该方法使用轻量级神经网络结合面部特征识别来实时识别司机疲劳。该模型采用 EfficientNetV2 和面部标记检测器进行训练，利用驾驶员疲劳数据集，实现了 97% 的准确性。

    Nov, 2022

  • VigilEye：基于人工智能的实时驾驶员疲劳检测

    本研究提出了一种新的司机瞌睡检测系统，结合了深度学习技术和 OpenCV 框架，利用从司机脸部提取的面部标志作为卷积神经网络的输入，训练模型识别瞌睡模式，并集成 OpenCV 实现实时视频处理，从而使该系统适用于实际应用。广泛的实验证明该系统在检测瞌睡方面具有高准确性、敏感性和特异性，能够通过及时提醒来防止由司机疲劳引起的事故，这对提高道路安全具有潜在的意义。该研究对于推进实时司机监控系统以及汽车安全和智能交通系统具有重要意义，而在这一背景下成功应用深度学习技术为未来司机监控和车辆安全的研究开辟了新的方向。

    Jun, 2024

  • 早期疲劳检测的现实数据集与基线时间模型

    本文提出用于早期疲劳检测的多层次多尺度长短时记忆网络 (HM-LSTM)，结合测量到的眨眼特征，对大型真实数据集进行了测试，发现基于眼睑特征的检测方法比人类判断更准确。

    Apr, 2019

  • 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

  • 神经形态感知：用于司机疲劳打哈欠检测的技术

    本研究探索了将类脑视觉技术扩展到分析整个面部区域的潜力，以检测疲劳的补充指标 —— 打哈欠行为，并使用新型事件相机技术构建了基于类脑神经元的数据集，从而设计、培训和测试了一个用于检测打哈欠的具有自我关注和循环头的卷积神经网络。

    May, 2023

  • 使用条件自适应表示学习框架检测司机疲劳

    我们提出了一种基于 3D 深度卷积神经网络的驾驶员疲劳检测的条件自适应表示学习框架。该框架通过四个模型实现，包括时空特征表示、场景条件理解、特征融合和疲劳检测。实验结果显示，该框架优于现有的基于视觉分析的疲劳检测方法。

    Oct, 2019

  • 运用时空关注机制与视觉变换器识别分心和疲劳驾驶

    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

  • 关于合作感知的联邦学习框架

    合作感知和联邦学习在未来交通系统中具有很大潜力，但数据异质性是一个重要挑战。本研究介绍了一种专门用于合作感知的联邦学习框架，名为 FedDWA 算法，并结合动态调节损失函数。实验证明该框架能够显著改善环境感知模型的准确性，提高交通部门的协同学习解决方案。

    Apr, 2024