基于级联卷积神经网络的驾驶员分心驾驶行为检测

针对驾驶员分心驾驶行为检测,设计一种级联卷积神经网络检测框架。检测框架由第一级分心行为预筛选卷积网络和第二级分心行为精确检测卷积网络两个全卷积网络级联构成。预筛选卷积网络是一个轻量级的图像分类网络,负责对原始数据进行快速筛选,其网络层数少、训练速度快,结构特征冗余较少,能够减少后续网络的计算负担;分心行为精确检测卷积网络采用VGG(Visual geometry group)模型特征提取的深度迁移学习检测算法网络,通过迁移学习重新训练分类器和部分卷积层。提出的级联神经网络最终可以实现9种驾驶员分心驾驶行为的准确识别检测。实验结果表明,相比主流单模型检测方法,在保证算法效率的同时准确率均有明显提升,准确率达到93.3%,有效降低了误检率。该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于眼睛状态识别的疲劳驾驶检测

由于光照变化、头部姿态等因素的影响,现有的疲劳驾驶检测精度仍有待提高。针对该问题,提出一种基于迁移学习的眼睛状态识别网络(Gabor and LBP-convolutional neural networks,GL-CNN),该网络是由Gabor特征和LBP特征通过迁移学习加入卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)调制组成的。首先用多任务级联卷积神经网络(multi-task CNN,MTCNN)检测驾驶员的人脸和双眼,然后经过眼睛筛选机制获取待检测的单只眼睛,通过GL-CNN识别眼睛的睁闭状态,最后根据PERCLOSE准则判断驾驶员的疲劳状态。实验结果表明,该算法具有较高的准确率,可以检测多种姿态眼睛的状态,同时满足实时性的要求。     

基于深度特征学习的图像自适应目标识别算法

针对传统图像识别算法过程繁琐、特征提取困难等问题,提出一种基于深度特征学习的图像自适应目标识别算法。首先对每层网络单个特征图的输入进行批量归一化(BN)处理,其次采用参数化线性修正单元PReLU对参数进行自适应调节,比较BN算法作用在激活函数前后输出的表现性能,构建自适应卷积神经网络模型CNN-BN-PReLU.实验从网络层数、卷积核数目、网络优化及经典卷积神经网络模型4个方面进行比较分析,结果表明,在DDSM数据集上,CNN-BNPReLU较优化前准确率提高了8.5%,训练时间大幅减少71.83%,其敏感度、特异度及AUC值均有显著提升,分别达到了96%,87%和0.91,识别效果远高于LeNet-5和AlexNet,具有较好的应用价值。     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

非接触式身份识别的深度学习算法

针对传统基于Wi-Fi的身份识别方法手工编码特征效率低、准确率不高的问题,提出一种基于深度学习的非接触式身份识别(WiID)算法。该算法通过分析子载波中信道状态信息数据的空间相关性,建立了用于深度学习的输入矩阵;采用二维卷积运算从相邻子载波中提取局部空间特征;构建门限循环单元层,从时间维度对空间特征进行时序建模,完成空间与时间两个维度的步态特征提取,实现端到端的非接触式身份识别,有效减少了数据预处理工作量。实验结果表明,与卷积神经网络和循环神经网络算法相比,该算法识别准确率得到了有效提高;在6种不同的实验场景下,该算法的身份识别准确率介于92.9%～95.6%之间,具有良好的身份识别效果及算法鲁棒性。     

基于深度学习的肝硬化识别

为提高医学影像的识别准确率和效率,减少人为主观因素造成的误差,采用深度学习的方法自动识别正常肝与肝硬化影像,并针对传统卷积神经网络结构复杂,训练参数多和效率低等问题,使用基于卷积神经网络中的一种轻量级模型结构SqueezeNet;并利用迁移学习的方法,通过预训练和微调参数,可以避免数量集过少时而产生的过拟合题,并且实验结果取得了较好的分类效果;首次提出使用迁移学习后的轻量级卷积神经网络与传统的模式识别算法支持向量机相结合,实现对医学图像的分类,最终实验准确率进一步提高。     

基于图像分割的驾驶员分心行为识别研究

针对驾驶员分心行为对交通安全产生隐患的问题,提出一种结合图像分割与卷积神经网络的驾驶员分心行为检测方法。该方法通过使用图像分割处理后的驾驶员不同分心行为的图像对卷积网络结构模型进行训练,来减轻背景噪声的影响,以提高模型的识别性能。试验中使用未经分割的图像与经过前景分割后图像分别训练卷积神经网络模型,用分割后图像训练的模型识别的准确率达到了93.84%,高于使用原图像训练的模型。试验结果表明,结合图像分割和深度学习的驾驶员分心行为检测方法对驾驶员的分心行为有较好的检测效果。     

基于深度学习的车标识别算法的研究与实现

依据深度学习算法可以自主进行特征学习和识别的特点,提出一种基于Keras深度学习框架的车标识别算法。将该方法将ResNet50和Inception V3两模型相结合构建训练网络,以此建立分类器对车标图像进行识别。实验结果表明,该方法与传统的卷积神经网络分类进行比对,提高了车标识别的准确率。     

一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究

基于传统道路损伤检测方法主要通过人工选取特征识别道路损伤,致使检测过程中抗干扰性较差,进而制约道路损伤识别精度的提高.针对这一问题,提出一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法.通过引入深度学习算法,利用迁移学习策略,构建稳健的非线性道路损伤识别模型;结合真彩色的道路图像,利用多层卷积神经网络抽取局部损伤区域的高级语义特征,实现复杂背景变化下的道路损伤智能检测.实验结果表明,提出的方法可准确识别道路损伤图像,相比常用方法能显著提高识别准确率.     

基于多模态信息联合判断的驾驶员危险行为监测系统

危险驾驶是引发交通事故的主要原因,严重威胁公众的人身和财产安全.车辆在行驶过程中,各种环境因素复杂多变,严重干扰了驾驶员危险行为监测系统的识别精度;现有的驾驶员危险行为监测检测系统主要是通过眨眼和打哈欠的频率来判断驾驶员是否出现危险驾驶行为,忽略了表情、动作以及视线方向等多个重要信息.针对这些问题,提出了一种基于多模态信息联合判断的驾驶员危险行为监测系统,该系统使用分布在驾驶舱3个不同位置的近红外图像作为输入,解决了光照强度变化和视角盲区问题;设计了一种基于多任务学习的深度神经网络,该网络可以同时完成人脸检测、表情识别以及危险动作分类等任务,极大地提升了系统的识别精度,提升了运行效率.实验证明,所提出系统的识别准确率为96.2％,运行速度为81 fps,性能优于目前常用的算法.     

基于SqueezeNet和YOLOv2的交通违法证据评价

针对交通监控反向抓拍交通违法图像预判率高的问题,提出了一种基于迁移学习的多尺度交通违法证据评价方法.构建了以SqueezeNet为特征提取层、YOLOv2为目标检测层融合高分辨率细粒度特征的检测网络.通过卷积神经网络算法训练该模型学习抓拍车辆图像特征,识别图像中唯一交通违法车辆,再次训练识别驾驶员所在中心区域.在保证特...     

基于改进YOLOV7与StrongSORT算法的列车司机手比行为检测

列车司机驾驶行为的规范性直接影响到列车行车安全与状态，但当前对列车司机手比行为的检测仍存在不足。为了对列车司机手比行为进行有效检测，本文利用动车组模拟驾驶系统所采集的司机乘务作业影像，结合采用融合注意力机制的You Only Look Once Version 7 (YOLOV7)神经网络模型与Strong Simple Online and Realtime Tracking (StrongSORT)算法，对动车组司机驾驶过程中的5种手比行为进行检测。实验结果表明：本文算法可以有效提升对列车司机乘务作业时不同类型手比行为的检测效果，其中检测精确率平均提升1.2%，检测召回率平均提升1.9%。本文提出的算法将有助于改进铁路院校、机务部门对列车司机日常训练、工作考评的效果，提高列车行车过程中的安全性。     

多角度视频的驾驶人员行为识别

驾驶员在行驶过程中看手机,与乘车人员交谈等违规行为,为安全行驶造成了极大的隐患。为了解决此 类问题,提出了一种多角度行为识别方法,从3 个角度同步捕捉驾驶员行为的视频,构建多角度驾驶员行为的 视频和数据集,利用深度卷积神经网络,进行识别分类。实验结果表明,3D CNN 相对于2D CNN 的识别精度 更加准确,在对比输入剪辑的帧数实验中,发现堆叠的视频帧数会影响准确度,并在具有较大优势的R2plus1D 模型中( 将3D 卷积滤波器分解为单独的空间和时间分量) ,基于多角度驾驶人员行为识别精度达到87%。     

基于AlexNet模型的佤语语谱图识别

针对佤语语谱图的识别无需考虑清、浊音的影响这一特征.利用傅里叶变换将佤语转换为对应的语谱图信息,将深度卷积神经网络的AlexNet模型用于佤语语谱图识别.实验表明,语谱图识别可以有效解决语音识别过程中清、浊音对实验识别结果的干扰,实验准确率达到96%.     

基于驾驶行为识别的车载交通信息数据实时发布系统研究

针对传统车载交通信息数据发布系统存在操控复杂、用户体验效果差、响应时间过程等问题,提出一种基于驾驶行为识别的车载交通信息数据实时发布系统。在车联网环境下,设计车载交通信息数据实时发布系统的硬件部分,其主要包括ARM处理器、GPS接收模块、行车记录信号采集模块、接口模块、存储器、车载网络、报警模块等。通过层次分析法对主因子决策权重进行分析,对驾驶行为特征进行提取,提取结果即为驾驶行为识别结果,根据识别结果和交通安全调查结果得到影响驾驶员行为的关键组成因子,实现对异常汽车运行信息和异常驾驶行为信息进行警报处理。实验结果表明,所研究系统易于操控,并具有良好的人机交互体验,能够减轻驾驶员心理负担,提高驾驶安全性,且响应时延低。