不同姿态下基于多特征融合的疲劳状态检测方法

针对传统的基于单一特征的疲劳检测方法误检率高、可靠性不强、无法适应复杂多变的行车环境等问题,提出了一种将驾驶员的眼睛、嘴巴等多种面部特征进行融合的疲劳驾驶检测方法。与现有的人脸检测模型相比,这里提出的基于梯度提高的学习框架对于侧脸的检测效果更佳,并且能够更好地满足检测时间上的要求;同时通过改进的LeNet-5神经网络模型对视频中的笑容进行分类,排除了表情变化对疲劳驾驶检测的干扰;最后为了降低头部姿态的偏转对疲劳特征提取的影响,引入了基于欧拉角的特征校正算法;对YawDD疲劳驾驶数据集的检测结果表明:不同姿态下基于多特征融合的疲劳驾驶检测不仅能够有效降低头部偏转对疲劳驾驶检测的影响,而且比传统的疲劳检测方法具备更高的鲁棒性。     

基于时空特征融合的端到端无人车控制

基于深度学习的端到端车辆控制器多是由二维卷积神经网络(2D convolutional neural netuark,2D CNN)训练得到的,因未考虑时间维度上的帧间运动信息,使得控制器的可解释性与泛化能力较差,而三维卷积神经网络(3D CNN)可以从连续视频帧中学习时空特征。深度确定性策略梯度强化学习(depth deterministic policy gradient,DDPG)常用于连续动作的控制优化,但DDPG算法仍存在采样方式不合理而导致的样本利用率低的问题。基于此,采用3D CNN与改进DDPG算法相结合的方法对车辆方向盘转角和速度进行预测。通过实车实验实现了车辆在所设置轨道上的自主驾驶,为基于深度学习和强化学习方法解决自动驾驶中的端到端控制问题提供了科学方法。     

基于面部特征分析的疲劳驾驶检测方法

为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲劳特征参数,并基于眼睛闭合时间百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time,PERCLOS)设定疲劳阈值和疲劳检测策略.在实车样本集上进行试验,结果表明:优化的人脸区域定位方法对光线变化、类肤色干扰的鲁棒性更强;所提取的疲劳特征参数能有效反映驾驶员疲劳状态,平均识别准确率达到了92.2％.改进后的算法系统在基于视觉特征的疲劳驾驶检测技术中达到了较高水平,对于预防交通安全事故具有重大意义.     

基于关键点的残差全连接网络动态手势识别方法

车载动态场景下,为了提高基于视频手势识别的准确率和鲁棒性,提出了一种基于关键点的残差全连接网络手势识别算法.对在不同车辆平台、不同运动条件下采集的不同光照强度的视频数据进行归一化等预处理后提取视频帧的关键点,以关键点个数为准则进行了关键帧选取以提高运算性能和降低算法复杂度,将从关键帧中所提取的关键点送入残差全连接网络实现连续手势的识别.在不同光线与车内环境下,所提算法对6类动态手势的平均识别准确率达到96.72%,相较3D卷积神经网络(C3D)、卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)、长短时记忆网络(long short-term memory network,简称LSTM)和双流网络,其识别率分别提升了10.72%,6.40%,5.17%和4.50%.实验结果验证了所提算法在车载环境下连续手势识别的有效性.     

基于汽车操纵信号的驾驶员疲劳状态检测

将驾驶方向盘运动信息及道路偏移值作为驾驶员疲劳表征信息,通过模拟器的模拟驾驶实验,采集10名驾驶员疲劳表征数据,建立神经网络模型对驾驶员疲劳状态进行检测.基于PVT（Psychomotor Vigilance Task）测试结果及驾驶录像,采集清醒状态与疲劳状态的实验数据,并进行分析;然后对数据进行离散化和归一化,作为神经网络模型的输入.采用BP算法对神经网络模型进行训练,直至满足误差要求.实验结果表明,该方法检测驾驶员疲劳状态的准确率较高,实用性较强.     

基于人脸关键点的疲劳驾驶检测研究

为解决疲劳驾驶检测中人眼状态识别的难点,提出一种基于人脸关键点的疲劳检测方法.首先从摄像头实时采集驾驶员图像;然后经过Ada Boost方法检测出图像中最大的人脸,并完成人眼定位和人眼睁闭状态判断;最后使用PERCLOS算法判别驾驶员的疲劳状态.其中人眼睁闭状态判定采用基于Dlib库的关键点检测方法,通过计算上下眼睑的距离判断人眼睁闭状态.采集了1 000组人眼状态的数据之后进行分析,在闭眼时99%的状态值都小于2,而眼睛全睁时99%的状态值都大于2.4,当状态阈值设置为2时基于人脸关键点的检测算法正确率最高.试验结果表明,基于人脸关键点的检测算法在头部倾斜等姿态下和光线不好的情况下仍能很好地检测出驾驶员的疲劳状态,具有较强的鲁棒性.     

基于计算机视觉的驾驶员疲劳状态检测预警技术研究

疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,为提高驾驶员疲劳驾驶状态的智能化检测水平,提出一种基于计算机视觉的面部多特征疲劳驾驶检测算法。该算法采用多线程优化后的Dlib（图像处理开源库）实现对驾驶员面部的定位与追踪,利用Dlib开源库中的人脸关键点检测器对驾驶员面部关键特征点进行提取,实时计算驾驶员眼部的纵横比（EAR）和嘴部长宽比（MAR）,并以自制视频流数据集作为实验样本计算出相关阈值,有效提高了检测算法的普适性,在此基础上,计算出眨眼频率、闭眼次数、眼睛闭合时间百分比（perclos）以及打哈欠频率这四个反映驾驶员疲劳状态的指标,并利用数学方法进行指标实时融合,根据融合指标的数值对驾驶员疲劳状态进行分级,最终通过实验验证该疲劳检测系统的准确性。结果表明,提出的综合疲劳指标能够准确反映在不同环境和光照下驾驶员的疲劳状态和发展趋势,驾驶员疲劳判定的正确率达到97.5%以上。     

基于多特征融合的疲劳驾驶状态识别方法研究

针对交通安全中疲劳驾驶状态识别问题，使用单一的疲劳驾驶特征的方法识别率较低，本文提出一种基于面部多特征加权和的疲劳识别方法.通过人眼状态检测算法提取眼部疲劳参数，即持续闭眼时间、闭眼帧数比、眨眼频率，通过打哈欠状态检测得到打哈欠次数和打哈欠持续时间，通过头部运动状态分析得到点头频率，建立融合以上六个特征的驾驶疲劳状态检测模型来评估驾驶员的疲劳等级并进行相应的预警.实验测试数据选自NTHU驾驶员疲劳检测视频数据集的部分数据.经实验调整后，发现该方法的识别准确率较高，识别效果好.     

基于方向盘握力的疲劳驾驶检测研究

选取6位普通驾驶员参加实际道路驾驶实验,在实验中同步检测驾驶员对方向盘的握力信号和驾驶员的脑电信号。通过独立样本T检验,从时域和时频域两方面筛选出5个与疲劳驾驶密切相关的握力信号特征,将它们作为输入信息;提取脑电功率谱比值作为衡量疲劳驾驶的信号特征,将其作为输出信息;通过BP神经网络方法,以输入信息和输出信息建立基于方向盘握力的疲劳驾驶检测模型。使用部分驾驶数据对检测模型进行验证,结果显示此数学模型对疲劳驾驶的识别率达到87.0%,说明方向盘握力信号可作为检测疲劳驾驶的有效数据。     

一种城市道路场景下行人危险度评估方法

针对行人在交通场景对车辆驾驶造成的影响和辅助驾驶需要对行人进行避险的问题,提出一种基于车载单目摄像机的行人危险度评估方法.基于中国城市的特色环境,将行车环境划分为三类:普通道路、人行横道和有辅警道路,对每类场景采用不同的评估方法.采用卷积神经网络,检测视频中道路上的行人、辅警、信号灯和人行道等信息;检测行人关键点并使用多目标跟踪方法,生成骨架姿态时间序列,通过LSTM(长短时记忆神经网络)分析姿态序列获得行人行为和趋势;最后综合视频信息、行人信息和场景信息,构建行人危险评估模型,实现行人危险度评估.实验结果表明,提出的模型可以有效地评估行人危险度,辅助驾驶员安全行车,场景分类使危险模型评估结果更符合行人实际危险度.     

广义Zakharov-Kuznetsov方程的动力学行为和解析解

研究了等离子体中用于描述低频静电离子-声波的广义Zakharov-Kuznetsov方程的动力学行为和解析解.分岔和相图分析结果表明,平衡点类型为鞍点和中心点,存在一系列周期轨线和同宿轨线,不同的非线性项、色散项系数会影响平衡点的类型和稳定性.此外,还得到了广义Zakharov-Kuznetsov方程的解析解,包括周期解、孤子解和冲击波解.     

关于迭代算子DkGk的局部与全局的Lp-加权积分不等式

基于已有的作用于Dirac-调和方程解的迭代算子D^kG^k的L^s-范数不等式,利用广义Hölder不等式及相关的积分技巧,首先在域Ω的子区域上证明了作用于微分形式的迭代算子的局部加权积分不等式,然后将此进一步推广得到Ω上全局的加权不等式。     

图wn*pk的优美性

提出图wn*pk的概念,并在n≡0(mod 2)且n≥4,k≡1(mod 2),k≡0(mod 2)和n≡1(mod 2)且n≥5,k≡1(mod 2),k≡0(mod 2)时,证明图wn*pk是优美的.     

荷花图Dn,4*2 pm* St的优美性和奇强协调性

给出荷花图Dn,4^2＊pm＊St的概念,并证明当m≡0,1（mod4且m≥4）时,荷花图是优美且奇强协调的.     

关于差分方程xn=(A+xn-1p)/(B+xn-kp)正解的有界性

证明差分方程x_n=(A x_(n-1)~p)/(B x_(n-k)~p),n=0,1,2,…,(其中k≥2,A,B,p∈(0, ∞))在p~(k-1)≥k~k/(k-1)~(k-1)时,有无界的解,并且当p~(k-1)相似文献   

广义商高数的纯指数Diophantine方程ax+by=cz的解

运用Gel’fond-Baker方法证明,在m≥105r3时,丢番图方程ax+by=cz仅有正整数解（x,y,z）=（2,2,r）.其中r和m为正偶数,（a,b,c）=（|V（m,r）|,|U（m,r）|,m2+1）,V（m,r）+U（m,r）（-1）^1/2=(m+（-1）^1/2)r.     

关于fPn[f(k)]-c的零点

讨论fP”[f(k)]的值分布问题,其中f为超越亚纯函数,证明了在适当条件下fPn[f(k)]取任意非零有穷复数无穷多次.     

玻色型反氢原子结构及氘核PB+1nB0和PF+1nF0结构函数的矩

摘要：根据费米型质子PB^ 1、中子nF^0、电子e^-1的超对称性伴子玻色型PB^ 1nB^0、-↑Ue^-,1↑B粒子,讨论反氢原子的结构,计算费米型氘核PF^ 1nF^0和玻色型氘核PB^ 1nB^0结构函数的矩,结果发现反氢原子的结构与目前观测到费米型反氢原子不同,氘核PB^ 1nB^0结构函数的矩的理论值与实验数据较好相符,PB^ 1nB^0结构函数的矩的计算结果比PB^ 1nF^0要大,增大的值是由于费米型中性矢量反轻子-↑l0F,T结构函数的贡献所致。     

PbxNayYzF2x+y+3z+3m∶Erm3+上转换发光粉的低温燃烧合成及表征

采用低温燃烧合成（LCS）法一步合成了Pb_xNa_yY_zF_2x+y+3z+3m:Er_m3+氟化物体系1 550 nm响应的红外上转换发光材料. 通过正交实验研究了4种阳离子影响发光性能的主次关系及最佳配比,研究了燃料用量对晶相形成及上转换发光性能的影响. 采用X射线粉末衍射仪、透射电镜、荧光分光光度计（耦合1 550 nm激光器）等手段对样品的物相、形貌及发光性能进行了测试与表征. 结果表明:阳离子含量对红光发射强度影响的主次关系为Y3+,Pb2+,Na+,Er3+,最佳配比为Pb_0.004Na_0.003 Y_0.003 F_0.032:Er3+_0.004. 燃料取2.5倍理论用量时样品的结晶度和发光强度最高.      

有限容量Geom/Geom/1/MWV离散时间排队

考虑有限容量Geom/Geom/1多重工作休假离散时间排队系统,系统容量为N.建立模型,给出状态转移概率阵,通过求解有限方程组,得出稳态下系统队长分布,并由此得到稳态下顾客消失概率、队长的PGF和平均队长、顾客等待时间的PGF.