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drowsiness detection
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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。
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2 months ago
通过领域专用归一化提高嗜睡状态分类的泛化能力
通过研究发展的通用框架和个体领域推理技术，实现驾驶员疲劳状态的准确分类并消除脑机接口校准的需求。
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8 months ago
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。
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2 years ago
ECCV
使用 LSTM 自编码器作为异常检测工具来检测驾驶员疲劳
该研究利用基于 LSTM 自编码器架构和 ResNet-34 作为特征提取器的方法进行嗜睡检测，考虑单一主体的异常检测，只学习正常行驶的表示，并期望根据网络的知识区分出生成更高重构损失的嗜睡表示，通过标签分配方法研究了正常和异常剪辑的置信水
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2 years ago
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