driver drowsiness detection | BriefGPT

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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
PDF13 days ago
一种基于可解释性指导的 EEG 通道选择框架，用于司机疲劳检测
本文首次提出了一种解释性引导通道选择（ICS）框架，通过设计一个两阶段的训练策略来逐步选择具有指导作用的关键通道，从而显着提高跨受试者司机嗜睡检测的性能。
PDFa year ago
使用生成对抗网络进行驾驶员疲劳检测系统中的偏差修正
该研究介绍了一种使用生成强化学习网络进行数据扩充的新框架，旨在改善用于司机疲劳检测的卷积神经网络的性能，尤其是针对受欢迎的族裔群体。
PDF5 years ago
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。
PDF5 years ago