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驾驶行为与驾驶风险国际研究进展 被引量:37
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作者 张旭欣 王雪松 +1 位作者 马勇 马青变 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1-17,共17页
驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素(即驾驶人个体特征及驾驶行为)所带来的驾驶风险并对驾驶人进行... 驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素(即驾驶人个体特征及驾驶行为)所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3406篇在1986~2020年(截至2020年2月29日)间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8684位作者及6018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明:驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研究对象的选取上,有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究,包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训,以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面,国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等,而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用;未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。 展开更多
关键词 交通工程 驾驶行为 综述 驾驶风险 人为因素 科学知识图谱 酒驾 分心驾驶
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驾驶人分心时长对车道偏离影响的实车试验 被引量:20
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作者 马勇 石涌泉 +1 位作者 付锐 郭应时 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期1095-1101,共7页
为了明确分心过程中的车道偏离规律,从而降低分心驾驶时因车道偏离引发的碰撞事故,在实际道路中进行行车试验,对参试的12名驾驶人共记录了398次分心过程的车辆运动状态数据。选取车道偏离的均值、方差和偏离幅度来表征车道偏离的程度,... 为了明确分心过程中的车道偏离规律,从而降低分心驾驶时因车道偏离引发的碰撞事故,在实际道路中进行行车试验,对参试的12名驾驶人共记录了398次分心过程的车辆运动状态数据。选取车道偏离的均值、方差和偏离幅度来表征车道偏离的程度,分别对该3项统计指标与分心时长进行相关性检验和拟合分析,并按时长分组对比分析分心驾驶与正常驾驶时的该3项指标,得到了车道偏离随驾驶分心时长的变化关系。结果表明:驾驶分心过程中的车道偏离高于正常驾驶;车道偏离随着驾驶分心时长的增加而增大,并且增大速度越来越快;当分心时长超过3.0s时,车辆的车道偏离量在短时间内迅速增大。 展开更多
关键词 交通运输安全工程 分心驾驶 车道偏离 驾驶人 碰撞
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基于级联卷积神经网络的驾驶员分心驾驶行为检测 被引量:16
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作者 陈军 张黎 +2 位作者 周博 罗维平 马双宝 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第14期5702-5708,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 分心驾驶 卷积神经 特征提取 迁移学习 级联网络
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基于反向双目识别的驾驶员分心检测 被引量:9
4
作者 王冠 李振龙 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第17期82-88,共7页
为检测分心驾驶状态,研究了基于反向双目的驾驶状态检测方法。首先,根据Hough算法进行车道线检测和识别,计算车辆偏航率;同时采用多点透视算法对驾驶员头部姿态进行估计;然后建立基于高斯隶属度函数模糊判断规则,根据车辆偏航率与驾驶... 为检测分心驾驶状态,研究了基于反向双目的驾驶状态检测方法。首先,根据Hough算法进行车道线检测和识别,计算车辆偏航率;同时采用多点透视算法对驾驶员头部姿态进行估计;然后建立基于高斯隶属度函数模糊判断规则,根据车辆偏航率与驾驶员头部姿态对驾驶员驾驶状态进行识别。最后,采用所建立的驾驶员驾驶状态识别模型,对车道保持、换道行驶及分心行驶三种不同驾驶状态进行测试。结果表明,建立的驾驶员驾驶状态识别模型对上述三种状态检测准确率分别为99.0%、86.7%、80.8%。 展开更多
关键词 分心驾驶 车辆偏航率 头部姿态检测 驾驶状态识别 模糊规则
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基于眼动分析的车内信息显示位置设计 被引量:8
5
作者 王龙 余隋怀 初建杰 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期671-677,693,共8页
为了提高车内信息显示设计的安全性,针对车内信息显示的位置设计进行研究.研究选取5个常见的车内信息显示设备的安放位置,依据驾驶员视觉行为与驾驶安全之间的关系,设计模拟驾驶员驾驶汽车时信息读取任务的眼动实验.通过实验数据的分析... 为了提高车内信息显示设计的安全性,针对车内信息显示的位置设计进行研究.研究选取5个常见的车内信息显示设备的安放位置,依据驾驶员视觉行为与驾驶安全之间的关系,设计模拟驾驶员驾驶汽车时信息读取任务的眼动实验.通过实验数据的分析比较可知,不同的车内信息显示位置会对驾驶员读取信息时的注视频率、注视数据在兴趣区域(AOI)内的分布产生显著影响.分析和比较被试者完成信息读取任务时的注视频率、AOI内注视时间百分比、AOI内注视点百分比的均值可知,在实验选取的5个车内信息显示位置中位置3的数据均最高.说明被试者读取实验位置3的信息时精力更集中,实验位置3对被试者产生视线偏离的影响最小.由于驾驶员视线偏离会造成分心驾驶,威胁驾驶安全,车内信息显示位置设计会对驾驶安全产生一定的影响. 展开更多
关键词 车内信息显示 位置设计 分心驾驶 驾驶安全 眼动实验
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驾驶人视觉分心时转向操作和车道偏离特性研究 被引量:7
6
作者 石涌泉 郭应时 +1 位作者 杨婉莹 张名芳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期20-25,共6页
为研究视觉分心对驾驶人转向操作和车道偏离的影响,基于实车道路试验数据,采用统计方法分析视觉分心时驾驶人的分心时长、转向操作和车道偏离的变化特点。选取偏离距离均值、偏离距离方差和偏离幅度3个指标来表征车辆横向偏离程度,对比... 为研究视觉分心对驾驶人转向操作和车道偏离的影响,基于实车道路试验数据,采用统计方法分析视觉分心时驾驶人的分心时长、转向操作和车道偏离的变化特点。选取偏离距离均值、偏离距离方差和偏离幅度3个指标来表征车辆横向偏离程度,对比分析视觉分心过程中及其前后1 s时的车道偏离特点。结果表明:视觉分心时长集中在0.5~3.5 s,比例为87.16%;随着视觉分心时长的增加,驾驶人对方向盘的操作趋势减少;车道偏离发生在分心起始时刻的前或后约0.5 s,以一直偏向同一方向为主,比例为84.49%;车道偏离较视觉分心前后1 s更严重,且偏离程度随着分心时长的增加而增加。 展开更多
关键词 交通安全 分心驾驶 视觉分心 转向操作 车道偏离 驾驶人
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基于改进Faster RCNN的驾驶员手持通话检测 被引量:4
7
作者 王彬 李小曼 赵作鹏 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期318-323,共6页
针对现有驾驶员通话行为识别误判率较高的问题,提出一种基于改进Faster RCNN的驾驶员行为检测方法,对驾驶员的违规手持通话进行检测.介绍了针对区域建议网络(RPN)及其损失函数的优化策略,并在原始Faster RCNN上运用多尺度训练、增加锚... 针对现有驾驶员通话行为识别误判率较高的问题,提出一种基于改进Faster RCNN的驾驶员行为检测方法,对驾驶员的违规手持通话进行检测.介绍了针对区域建议网络(RPN)及其损失函数的优化策略,并在原始Faster RCNN上运用多尺度训练、增加锚点数量以及引入残差扩张网络的方法增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性.基于车载平台上采集的驾驶员行为图像,对文中提出的方法进行仿真试验.结果表明:RPN和Faster RCNN通过交替优化共享特征提取网络部分,实现高效的目标检测,相较于原始Faster RCNN,检测精确度提高了3.8%,对环境的适应性更强. 展开更多
关键词 驾驶员危险行为 目标检测 分神驾驶 驾驶辅助 多尺度训练 残差扩张网络 Faster RCNN
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自然驾驶状态下使用手机对驾驶控制行为的影响 被引量:6
8
作者 张兰芳 崔博宇 +1 位作者 王俊骅 折欣 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1756-1763,共8页
研究基于上海市自然驾驶项目,共计提取了296个驾驶人使用手机的行为样本,并基于动态时窗构建了表征驾驶人控制行为的特征指标,针对使用手机的5种操作行为:拨打、接听、通话、挂断和查看信息,分别分析了各操作过程中驾驶人纵向、横向控... 研究基于上海市自然驾驶项目,共计提取了296个驾驶人使用手机的行为样本,并基于动态时窗构建了表征驾驶人控制行为的特征指标,针对使用手机的5种操作行为:拨打、接听、通话、挂断和查看信息,分别分析了各操作过程中驾驶人纵向、横向控制活动的强弱情况,执行控制操作的灵敏程度以及车辆控制状态的稳定性.研究表明驾驶过程中使用手机的部分操作会导致驾驶人控制活动有所减弱,控制操作更加迟缓,且大多数分心操作对纵向控制稳定性产生了显著影响.这些发现有助于更好地了解驾驶人使用手机时的自然行为变化,为交通安全管控提供指引. 展开更多
关键词 分心驾驶 手机 自然驾驶 动态时窗 驾驶控制行为
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危险驾驶行为在分心与事故间的中介效应分析
9
作者 冯永刚 郑亮 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期210-217,共8页
为了探讨分心驾驶对事故伤亡后果影响的因果关系机制,选取事故报告采样系统(crash report sampling system, CRSS)中2020年交通事故数据作为样本,采用因果中介效应分析方法和蒙特卡罗近似算法进行估计,并进行敏感性分析以验证因果中介... 为了探讨分心驾驶对事故伤亡后果影响的因果关系机制,选取事故报告采样系统(crash report sampling system, CRSS)中2020年交通事故数据作为样本,采用因果中介效应分析方法和蒙特卡罗近似算法进行估计,并进行敏感性分析以验证因果中介效应的基本假设。研究结果表明:分心驾驶对事故伤亡后果具有显著的中介效应,不同危险驾驶行为在分心和事故伤亡间的中介效应不同,没有让行这一危险驾驶行为的平均因果中介效应占总效应比例为21.2%,中介效应最大。该研究证实危险驾驶行为在分心和事故伤亡间的中介效应存在,并且计算不同危险驾驶行为对应的中介效应。研究结果可为缓解事故风险提出具体的安全对策。 展开更多
关键词 交通安全 分心驾驶 危险驾驶行为 因果中介效应分析 事故伤亡后果 敏感性分析
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基于改进YOLOv5的驾驶员分心驾驶检测
10
作者 陈仁祥 胡超超 +3 位作者 胡小林 杨黎霞 张军 何家乐 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期959-968,共10页
针对采用分类方法进行分心驾驶检测存在只能识别有限分心驾驶行为类别以及忽视时间信息的问题,提出了基于改进YOLOv5的驾驶员分心驾驶检测方法。首先,在YOLOv5的基础上引入Ghost模块,采用线性变换代替部分常规卷积进行特征提取以轻量化... 针对采用分类方法进行分心驾驶检测存在只能识别有限分心驾驶行为类别以及忽视时间信息的问题,提出了基于改进YOLOv5的驾驶员分心驾驶检测方法。首先,在YOLOv5的基础上引入Ghost模块,采用线性变换代替部分常规卷积进行特征提取以轻量化网络模型,实现快速又准确地检测图像中手机、水杯、驾驶员双眼和头部区域;其次,在获取目标检测结果的基础上,结合头部姿态估计设计逻辑算法并融入YOLOv5中,从认知分心和视觉分心两个角度检测每帧图像中驾驶员是否存在分心驾驶,避免了分类方法受限分心驾驶类别数的问题,再设置适当的时间阈值,从而实现端到端实时的分心驾驶预警;最后,对采集的18名驾驶员的驾驶行为数据集进行对比试验,验证了本文方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 分心驾驶 YOLOv5 驾驶行为 目标检测 头部姿态估计
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车联网环境下信息交互形式对驾驶行为的影响 被引量:6
11
作者 张捷 张晋崇 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第29期12179-12184,共6页
为研究车联网环境下不同信息提供方式对驾驶行为的影响,设计了车联网环境下的模拟驾驶实验,采集了4个场景下车辆运行数据。对比不同分心任务的驾驶行为特征和正常驾驶行为的差异,从转向角、车辆侧向偏移、速度、跟车距离等特征参数描述... 为研究车联网环境下不同信息提供方式对驾驶行为的影响,设计了车联网环境下的模拟驾驶实验,采集了4个场景下车辆运行数据。对比不同分心任务的驾驶行为特征和正常驾驶行为的差异,从转向角、车辆侧向偏移、速度、跟车距离等特征参数描述了车联网信息导致分心的驾驶行为规律,并构建了基于模糊综合评价方法的驾驶人分心等级评判模型,横向对比了不同信息提供方式对驾驶行为的影响程度。着眼于车联网发展的巨大前景与车联信息可能带来副作用的矛盾点,探究不同驾驶情景下车联网信息呈现形式对驾驶过程中驾驶行为绩效的影响,为车辆通信的联网信息提供一定参考。 展开更多
关键词 车联网信息 分心驾驶 行车安全 模糊综合评价 方向盘转角 车辆侧向偏移
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考虑分心驾驶行为的高速公路合流区安全性评价方法
12
作者 范永丰 韩欢欢 +2 位作者 杨硕 董亚冰 李洁 《公路工程》 2024年第1期151-160,共10页
现有的公路项目安全性评价主要基于车辆运行速度的协调性,并未考虑交通状况和驾驶人可能出现的注意力不集中情况。考虑驾驶人分心驾驶和交通状况,提出一种高速公路合流区安全性评价方法:将驾驶行为、交通流及合流区几何设计等因素纳入... 现有的公路项目安全性评价主要基于车辆运行速度的协调性,并未考虑交通状况和驾驶人可能出现的注意力不集中情况。考虑驾驶人分心驾驶和交通状况,提出一种高速公路合流区安全性评价方法:将驾驶行为、交通流及合流区几何设计等因素纳入到安全评价模型中,构建高速公路合流区的Vissim仿真模型,通过设置临时走神的持续时长和发生概率这两个参数实现对分心驾驶行为的模拟;采用灰色聚类方法综合评价高速公路合流区的交通安全性,构建入口匝道合流区的风险预测模型,并应用该模型预测依托工程高速公路入口匝道合流区的交通安全风险。研究发现入口匝道合流区的风险预测值符合多元线性回归,在相似的交通流状态下随着走神时间、走神概率的增加而单调递增。除了驾驶行为因素,交通量、主线与匝道运行速度差是影响合流区交通安全的另外两个主要因素。当高速公路主线交通量较大时,合理的限速可以降低合流区的风险水平。提出的考虑分心驾驶行为的安全性评价方法可快速、全面地评价合流区的风险水平,为制定合理的交通管制措施、改善公路合流区交通安全提供理论依据。 展开更多
关键词 交通安全 合流区 安全性评价 分心驾驶 交通冲突 灰色聚类分析
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基于深度学习的分心驾驶行为检测方法 被引量:2
13
作者 曹立波 杨洒 +2 位作者 艾昌硕 颜京才 李旭升 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期49-54,共6页
针对现有分心驾驶行为检测方法存在的检测精度低、实时性差等问题,利用基于深度学习的目标检测方法进行了驾驶员分心驾驶行为检测,首先构建分心驾驶行为数据集,包括驾驶员使用手机、饮水和吸烟3种行为的图像,并进行目标物的标注,然后选... 针对现有分心驾驶行为检测方法存在的检测精度低、实时性差等问题,利用基于深度学习的目标检测方法进行了驾驶员分心驾驶行为检测,首先构建分心驾驶行为数据集,包括驾驶员使用手机、饮水和吸烟3种行为的图像,并进行目标物的标注,然后选用轻量化目标检测模型NanoDet进行训练验证,结果表明,该方法可以准确并快速地识别出驾驶员在驾驶过程中使用手机、饮水和吸烟的行为。 展开更多
关键词 分心驾驶 目标检测 数据集标注 轻量化模型
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司机分心驾驶检测研究进展 被引量:6
14
作者 秦斌斌 彭良康 +1 位作者 卢向明 钱江波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期2330-2337,共8页
随着车辆工业和世界经济的快速发展,私家汽车数量不断增加,导致交通事故越来越多,且交通安全问题已经成为全球关注的焦点问题。司机分心驾驶检测的研究主要分为传统计算机视觉(CV)算法和深度学习算法两种。基于传统CV算法的司机分心检... 随着车辆工业和世界经济的快速发展,私家汽车数量不断增加,导致交通事故越来越多,且交通安全问题已经成为全球关注的焦点问题。司机分心驾驶检测的研究主要分为传统计算机视觉(CV)算法和深度学习算法两种。基于传统CV算法的司机分心检测通过尺度不变特征转换(SIFT)、方向梯度直方图(HOG)等特征算子提取图像特征,然后结合支持向量机(SVM)建立模型并对图像进行分类。然而传统CV算法具有对环境的要求高、运用范围较窄、参数多、计算量大的缺点。近年来深度学习在提取数据特征方面表现出速度快、精度高等优异的性能,因此研究人员开始将深度学习引入到司机分心驾驶检测中。基于深度学习的方法可以实现端到端的司机分心驾驶检测网络,而且取得了很高的准确度。介绍了传统CV算法和深度学习算法在司机分心驾驶检测的研究现状,首先,阐释了传统CV算法用于图像领域和司机分心驾驶检测研究的情况;接着,介绍了基于深度学习的司机分心驾驶研究;而后,从准确度、模型参数量等方面对不同司机分心驾驶检测方法进行比较分析;最后,对现有的研究进行了总结并提出了未来司机分心驾驶检测需要解决的三个问题:驾驶过程中司机分心状态以及分心程度划分规范需进一步完善,需要综合考虑人-车-路三者以及如何才能更有效地减少神经网络参数。 展开更多
关键词 分心驾驶 卷积神经网络 深度学习 司机检测 机器学习
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驾驶中移动电话的使用:基于自我调整行为的研究视角 被引量:6
15
作者 周荣刚 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第8期1328-1337,共10页
因使用移动电话而导致的"驾驶分心"已成为一种严重的道路安全隐患。驾驶者总体上能意识到其危害,但在驾驶中使用移动电话的现象很普遍。以往研究不能全面地对这一矛盾予以解释,长期以来更是忽略了对"驾驶分心中自我调整... 因使用移动电话而导致的"驾驶分心"已成为一种严重的道路安全隐患。驾驶者总体上能意识到其危害,但在驾驶中使用移动电话的现象很普遍。以往研究不能全面地对这一矛盾予以解释,长期以来更是忽略了对"驾驶分心中自我调整行为"进行研究,而这一问题能够直接解释驾驶中的移动电话使用行为。从以下三个方面可以对与驾驶分心中自我调整行为有关的研究进行分析和综述:(1)驾驶中移动电话使用行为的一般规律(类型、频率和危险感知等),驾驶者对移动电话使用行为的理解是诱发自我调整行为的基础;(2)驾驶情境下移动电话使用中可能触发的自我调整行为,该部分将主要分析自我调整行为的类型及相关属性;(3)如何对移动电话使用行为和自我调整行为进行预测。总体上,基于对补偿式安全信念进行理解和度量、并以此为切入点对驾驶中移动电话使用及与其有关的自我调整行为展开研究,这将有助于更好地理解驾驶分心行为。 展开更多
关键词 自我调整行为 分心驾驶 移动电话
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基于改进YOLOv4-tiny的分心驾驶行为检测 被引量:2
16
作者 魏启康 朱文忠 +1 位作者 江嘉文 谢鑫煌 《四川轻化工大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第2期67-76,共10页
为实现对常见分心驾驶行为(打电话、抽烟、喝水)进行高精度的实时检测,提出基于改进YOLOv4-tiny的分心驾驶行为检测算法。首先针对香烟这类小目标检测精度差的问题,将主干特征提取网络中最后一个跨阶段局部连接(Cross Stage Partial con... 为实现对常见分心驾驶行为(打电话、抽烟、喝水)进行高精度的实时检测,提出基于改进YOLOv4-tiny的分心驾驶行为检测算法。首先针对香烟这类小目标检测精度差的问题,将主干特征提取网络中最后一个跨阶段局部连接(Cross Stage Partial connections,CSP)层的输出特征进行卷积和上采样之后与第二个CSP层的输出特征进行特征融合,增加了一个52×52的预测尺度,提升对小目标的检测能力;其次在特征金字塔中添加高效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)模块,提升模型的检测精度;最后使用k-means聚类算法在自制分心驾驶行为数据集上重新确定先验框,使用迁移学习、余弦退火学习率和标签平滑进行模型训练。结果表明,本文方法的所有类别平均精度(mAP)为98.88%,相较于原YOLOv4-tiny算法提高了2.83%,其中对于检测香烟的平均精度值提高了8.46%,提升了对香烟的检测能力。改进YOLOv4-tiny的分心驾驶行为检测算法具有较好的综合性能,有利于车载系统对驾驶员的分心驾驶行为进行实时检测并提醒,对减少交通安全事故具有一定的现实意义。 展开更多
关键词 分心驾驶 YOLOv4-tiny 预测尺度 ECA注意力机制
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基于改进视觉自注意力模型的分心驾驶行为识别研究
17
作者 夏嗣礼 《无线互联科技》 2024年第7期13-16,67,共5页
针对分心驾驶行为识别问题,文章提出一种基于改进视觉自注意力模型的方法,构建了模型ViT_CR,用于估计驾驶员头部姿势,通过多任务学习提高角度预测精度,在数据集AFLW上预测误差MAE为4.61;运用ViT_CR处理连续视频帧,并基于分心驾驶识别原... 针对分心驾驶行为识别问题,文章提出一种基于改进视觉自注意力模型的方法,构建了模型ViT_CR,用于估计驾驶员头部姿势,通过多任务学习提高角度预测精度,在数据集AFLW上预测误差MAE为4.61;运用ViT_CR处理连续视频帧,并基于分心驾驶识别原则设定安全阈值与辅助参数判断驾驶员是否处于分心状态。实验表明,在真实驾驶数据集Dimags上,该方法能有效利用头部姿势的时序信息进行识别,为分心驾驶监测及预警提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 分心驾驶 视觉自注意力模型 行为识别 头部姿势
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危化品公路运输过程中的违规和高危驾驶行为分析 被引量:2
18
作者 张晨 李嘉 +2 位作者 李飞 彭泽余 马玲 《安全、健康和环境》 2022年第4期56-60,共5页
基于某大型石化企业危化品运输车队2年的驾驶舱监控数据,利用面板向量自回归模型,分析了4类危险驾驶行为之间的因果关系。结果表明,分神驾驶是导致违规驾驶的直接原因,而疲劳驾驶只是导致违规驾驶的间接原因;疲劳驾驶和分神驾驶之间存... 基于某大型石化企业危化品运输车队2年的驾驶舱监控数据,利用面板向量自回归模型,分析了4类危险驾驶行为之间的因果关系。结果表明,分神驾驶是导致违规驾驶的直接原因,而疲劳驾驶只是导致违规驾驶的间接原因;疲劳驾驶和分神驾驶之间存在显著的双向因果关系;对抗驾驶和分神驾驶这2种危害路径具有一定的互斥性。 展开更多
关键词 危化品 分神驾驶 疲劳驾驶 对抗驾驶 违规驾驶 面板向量自回归
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一种混行环境下驾驶人认知分心识别方法 被引量:4
19
作者 华强 金立生 +2 位作者 郭柏苍 张舜然 王禹涵 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1800-1807,共8页
面向智能网联车辆与非网联车辆的混行环境,研究了一种混行环境无信号交叉口下基于注意力机制的双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的认知分心识别模型。采集了60名驾驶人在混行环境下的模拟驾驶试验数据,采用支持向量机递归特征消除算法提取... 面向智能网联车辆与非网联车辆的混行环境,研究了一种混行环境无信号交叉口下基于注意力机制的双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的认知分心识别模型。采集了60名驾驶人在混行环境下的模拟驾驶试验数据,采用支持向量机递归特征消除算法提取最优特征子集作为模型的输入。结果表明:该模型识别准确率高达96.58%,F值为96.24%,与SVM和决策树分心识别模型相比,准确率、召回率、F值和ROC曲线等模型性能方面均最优,可应用于智能车辆分心预警辅助系统,对提高道路安全性具有重要意义。 展开更多
关键词 分心驾驶 混行环境 Bi-LSTM 递归特征消除算法
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基于改进DenseNet的驾驶行为识别 被引量:1
20
作者 周晓华 武文博 《计算机仿真》 北大核心 2023年第2期197-202,共6页
为提高道路交通安全,解决司机分心驾驶问题,对基于卷积神经网络的驾驶员行为识别模型进行了改进。首先对基于DenseNet的驾驶行为识别模型进行研究,在其基础上引入注意力机制对其进行改进;将注意力机制模块化后设计了三种改进模型;最后... 为提高道路交通安全,解决司机分心驾驶问题,对基于卷积神经网络的驾驶员行为识别模型进行了改进。首先对基于DenseNet的驾驶行为识别模型进行研究,在其基础上引入注意力机制对其进行改进;将注意力机制模块化后设计了三种改进模型;最后将实验结果进行对比分析,确定性能较优的改进模型为SE-PRE模型。实验结果显示,提出的改进模型在相关数据集上达到了94.21%的准确率,上述模型能够准确且高效的识别驾驶行为,为后续的车辆智能化研究奠定了基础。 展开更多
关键词 分心驾驶 行为识别 卷积神经网络 通道注意力
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