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改进的轻量级GBC-YOLOv5疲劳驾驶检测方法 被引量：4
1
作者 冯世霖 李作进 +3 位作者 史蓝洋 陈智能 曹亚男 贺学乐 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期65-73,共9页
针对现有的YOLO疲劳驾驶检测算法参数多、计算量大、实车推广困难等问题,提出一种改进的轻量级GBC-YOLOv5疲劳驾驶检测方法。首先,利用Ghost卷积模块实现特征提取;其次,采用Ghost Bottleneck模块来降低计算瓶颈,减少模型参数量和不必要... 针对现有的YOLO疲劳驾驶检测算法参数多、计算量大、实车推广困难等问题,提出一种改进的轻量级GBC-YOLOv5疲劳驾驶检测方法。首先,利用Ghost卷积模块实现特征提取;其次,采用Ghost Bottleneck模块来降低计算瓶颈,减少模型参数量和不必要的卷积计算;然后,引入CA注意力机制来增强网络的特征提取能力;最后,通过BiFPN结构来实现多尺度特征的高效融合。对YawDD疲劳驾驶数据集的检测结果表明,GBC-YOLOv5模型的平均精度均值达到了98.6%,实现了模型轻量化和实时性的平衡。 展开更多
关键词 疲劳驾驶检测 YOLOv5 轻量化 注意力机制 加权双向特征金字塔
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一种改进RetinaNet深度学习网络的城乡结合部违章建筑检测方法
2
作者 李作进 曹亚男 +3 位作者 贺学乐 李明虹 李东阳 Simon X.Yang 《重庆科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第4期75-82,共8页
针对城乡结合部违章建筑类型多样化、小目标待检物较多且检测精度较低等问题,提出了一种改进RetinaNet深度学习网络的城乡结合部违章建筑检测方法。首先,在主干特征提取网络ResNet50中嵌入CA注意力机制,以增强网络对小目标的感知能力;其... 针对城乡结合部违章建筑类型多样化、小目标待检物较多且检测精度较低等问题,提出了一种改进RetinaNet深度学习网络的城乡结合部违章建筑检测方法。首先,在主干特征提取网络ResNet50中嵌入CA注意力机制,以增强网络对小目标的感知能力;其次,在ResNet50中引入并行空洞卷积(DCB)模块,以实现多尺度特征融合,降低算法的漏检率;最后,将ResNet50网络的ReLU激活函数替换为GeLU激活函数,以加快模型收敛,提升模型稳定性。实验结果表明,改进后模型的平均准确率达到93.28%,参数量为3.920×107,可为城乡结合部违章建筑实时监测及拆除工作提供部分理论依据。 展开更多
关键词 深度学习 RetinaNet 注意力机制 违章建筑
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基于蚁群算法的车辆状态疲劳特征优化研究
3
作者 陈智能 李作进 +3 位作者 冯世霖 史蓝洋 曹亚男 贺学乐 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期76-81,107,共7页
针对疲劳驾驶引起的道路交通安全问题,提出一种改进蚁群优化(IACO)算法对车辆状态疲劳特征进行优化。将特征选择问题转化为全连接的无向图,引入Fisher分数与最大信息系数来提高搜索效率、降低特征冗余度。从车辆状态参数中提取疲劳特征... 针对疲劳驾驶引起的道路交通安全问题,提出一种改进蚁群优化(IACO)算法对车辆状态疲劳特征进行优化。将特征选择问题转化为全连接的无向图,引入Fisher分数与最大信息系数来提高搜索效率、降低特征冗余度。从车辆状态参数中提取疲劳特征,利用IACO算法对疲劳特征进行优化,得到最优疲劳特征子集。实验结果表明,IACO算法的SVM分类准确率为85.6%、KNN分类准确率为83.2%,均高于其他常用特征优化算法的分类结果,说明IACO算法对疲劳特征的优化性能高于其他常用特征优化算法。 展开更多
关键词 交通安全 疲劳驾驶 蚁群算法 特征选择
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基于鲸鱼优化的疲劳驾驶识别方法研究
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作者 李作进 史蓝洋 +4 位作者 冯世霖 陈智能 曹亚男 贺学乐 陈生富 《大连交通大学学报》 CAS 2023年第5期23-28,共6页
以实车工况下驾驶员操作行为为研究对象,设计双时间窗截取时间序列长度,给出驾驶操作行为统计特征提取方法。利用单因素方差分析疲劳特征的P值和F值,获取操作行为最优疲劳特征指标,提出基于鲸鱼优化的决策树方法,进行疲劳驾驶识别。实... 以实车工况下驾驶员操作行为为研究对象,设计双时间窗截取时间序列长度,给出驾驶操作行为统计特征提取方法。利用单因素方差分析疲劳特征的P值和F值,获取操作行为最优疲劳特征指标,提出基于鲸鱼优化的决策树方法,进行疲劳驾驶识别。实车数据试验表明,所提出的三级疲劳驾驶检测正确率达84.25%,漏报率为15.69%。 展开更多
关键词 交通安全 疲劳驾驶 操作行为 鲸鱼优化
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