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连接车辆中的疲劳检测的联邦学习
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。
PDF2 months ago
使用来自视觉 - 语言模型的通用表示进行驾驶员活动分类
使用视觉 - 语言模型的通用表征，在司机活动分类中利用语义表示延迟融合神经网络（SRLF-Net）的新方法，通过对多个视角的同步视频帧进行处理，对每个帧进行预训练的视觉 - 语言编码器进行编码，并融合生成类别概率预测，利用对比学习的视觉 -
PDF2 months ago
基于事件相机的车内监测神经形态安全带状态检测
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
PDFa year ago
基于多模光学传感器的先进车载系统的决策数据
该论文主要讨论了光学传感器在设计和开发先进驾驶员监控系统和车外前视系统中的应用，侧重于长波红外热成像、近红外、神经形态学 / 事件相机、可见光 CMOS 相机和深度相机等各种光学技术，并探讨了在实时环境中利用每种光学技术的独特优势可能实现的
PDFa year ago
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。
PDFa year ago
CVPR使用遮蔽的多头自注意力的强健多视角多模式驾驶员监测系统
本文提出了一种基于多头自我注意力的多视角多模式驾驶员监控系统和 GPU 友好型监督对比学习框架 SuMoCo，用于对驾驶员行为进行多类别识别，在 DAD 数据集上的实验证明，所提出的 MHSA 融合方法（AUC-ROC：97.0％）优于所有
PDFa year ago
ECCVDMD：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。
PDF4 years ago