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基于深度學(xué)習(xí)與信息融合的駕駛疲勞狀態(tài)識(shí)別研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-09 15:08
  隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,汽車保有量日益增多,隨之而來(lái)的是高漲不下的道路交通安全事故,嚴(yán)重危害人民的生命與財(cái)產(chǎn)安全,其中作為交通事故主要誘導(dǎo)因素之一的疲勞駕駛,已成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)之一。及時(shí)檢測(cè)駕駛員的疲勞狀態(tài)并且在其疲勞時(shí)進(jìn)行有效干預(yù),能夠在很大程度上降低交通安全事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。目前通過(guò)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)駕駛疲勞狀態(tài)是最具發(fā)展前景的手段之一,但是由于復(fù)雜的駕駛環(huán)境以及駕駛員個(gè)體差異等因素的影響,此類方法仍存在不足之處。本文針對(duì)以上問(wèn)題,在領(lǐng)域已有研究基礎(chǔ)之上,結(jié)合圖像識(shí)別與生理信號(hào)處理技術(shù),提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的信息融合駕駛疲勞狀態(tài)識(shí)別方法,具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)為得到接近真實(shí)駕駛的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),搭建了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),包括模擬駕駛模塊與數(shù)據(jù)采集模塊,分別采集模擬駕駛員在疲勞狀態(tài)下和正常狀態(tài)下的視頻數(shù)據(jù)和脈搏數(shù)據(jù)。為了使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更加可靠,實(shí)驗(yàn)增設(shè)疲勞狀態(tài)激發(fā)環(huán)節(jié),有效的激發(fā)了模擬駕駛員的疲勞狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)選擇在校研究生作為數(shù)據(jù)采集對(duì)象,身體狀況良好且均無(wú)重大病史。最終采集到有效數(shù)據(jù)疲勞狀態(tài)下322組,正常狀態(tài)下403組。(2)針對(duì)單一的視頻信號(hào)源,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行疲勞狀態(tài)識(shí)... 

【文章來(lái)源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度學(xué)習(xí)與信息融合的駕駛疲勞狀態(tài)識(shí)別研究


圖1.1?2013年 ̄2018年全國(guó)交通事故發(fā)生情況匯總分析??美國(guó)國(guó)家高速公路交通安全管理部門調(diào)查表明:每年有10萬(wàn)起汽車相撞事??

示意圖,示意圖,脈搏,數(shù)據(jù)采集


第二章視頻信號(hào)與脈搏信號(hào)數(shù)據(jù)采集??通過(guò)信號(hào)采集系統(tǒng)獲取到的視頻信號(hào)以及脈搏信號(hào)在決策級(jí)融合對(duì)駕駛員的疲??勞狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)示意圖如圖2.1所示。??'?'?'?M?i??胃 ̄§■說(shuō)明?環(huán)境模擬?數(shù)據(jù)米集??Q?模擬駕駛系統(tǒng)??^?_數(shù)據(jù)采集對(duì)象?^??土脈雛感器r—1?;;:,?\?.?城??丨菩攝觸?X?=?-?y?l??3]數(shù)據(jù)采集計(jì)算機(jī)?I??h?操作&??圖2.1實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)示意圖??實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)整體分為兩大模塊,第一部分是數(shù)據(jù)采集對(duì)象進(jìn)行模擬駕駛的環(huán)境??模擬模塊,另一部分為操作員采集視頻信息以及脈搏數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集模塊,其分??別由兩臺(tái)計(jì)算機(jī)控制。整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程是在相對(duì)安靜的封閉環(huán)境進(jìn)行,以免數(shù)據(jù)采??集對(duì)象因外界因素的影響造成最終采集數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差,模擬駕駛區(qū)域在數(shù)據(jù)采集??對(duì)象正前方40-60cm處裝有攝像頭用于獲取其圖像數(shù)據(jù),另外被采集者手上佩??戴有脈搏信號(hào)傳感器用于采集其脈搏數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備就緒后,數(shù)據(jù)采集對(duì)象分別??在正常清醒狀態(tài)下和疲勞狀態(tài)下進(jìn)行兩次模擬駕駛實(shí)驗(yàn),操作員與數(shù)據(jù)采集對(duì)象??之間設(shè)立隔板,避免實(shí)驗(yàn)過(guò)程中二者產(chǎn)生交流影響數(shù)據(jù)采集結(jié)果,操作員通過(guò)傳??感器以及計(jì)算機(jī)處理保存所采集數(shù)據(jù),并對(duì)突發(fā)狀況進(jìn)行相應(yīng)處理。??2.1.2設(shè)備介紹??本實(shí)驗(yàn)需要對(duì)駕駛員的脈搏信號(hào)以及面部視頻信號(hào)進(jìn)行采集,所以實(shí)驗(yàn)過(guò)程??中用到了圖像傳感器以及脈搏傳感器,圖像傳感器用于采集模擬駕駛員的圖像數(shù)??據(jù),脈搏傳感器用于采集模擬駕駛員的脈搏數(shù)據(jù)。??圖像傳感器有CMOS和CCD兩種,他們?cè)诓煌膽?yīng)用場(chǎng)景下能展現(xiàn)出不同??的優(yōu)勢(shì)。CMOS傳感器通過(guò)熟為人知的半導(dǎo)體電

波形,第一人稱,視角


山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??匾JHH??圖2.2模擬駕駛第一人稱視角??2.2實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集??為了使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更加可靠,本實(shí)驗(yàn)選擇在校研宄生作為數(shù)據(jù)采集對(duì)象,年齡??處于23周歲到27周歲之間,均持有中華人民共和國(guó)機(jī)動(dòng)車駕駛證,駕齡一年以??上,身體狀況良好且均無(wú)重大病史。實(shí)驗(yàn)共包含25名數(shù)據(jù)采集對(duì)象,其中女性??7名,男性18名,每位采集對(duì)象均進(jìn)行正常狀態(tài)下以及疲勞狀態(tài)下兩次實(shí)驗(yàn)數(shù)??據(jù)采集,分別采集其脈搏信號(hào)和圖像信號(hào)。??2.2.1正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)采集??研宄表明人在上午8點(diǎn)到10點(diǎn)大腦皮層處于最佳機(jī)能狀態(tài),為避免因早飯??過(guò)后血液對(duì)消化系統(tǒng)供應(yīng)增加,對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)(主要為大腦)供應(yīng)減少,導(dǎo)致被采??集對(duì)象無(wú)法保持正常清醒狀態(tài),因此實(shí)驗(yàn)將正常清醒狀態(tài)下的數(shù)據(jù)采集時(shí)間設(shè)定??為早飯后1小時(shí)。??實(shí)驗(yàn)前期準(zhǔn)備工作:實(shí)驗(yàn)前24小時(shí)告知被采集對(duì)象將進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集,??并保持正常的作息時(shí)間。實(shí)驗(yàn)開(kāi)始時(shí),被采集者提前10分鐘進(jìn)入實(shí)驗(yàn)區(qū),伴隨??著舒緩的音樂(lè)熟悉實(shí)驗(yàn)環(huán)境,期間練習(xí)操作模擬駕駛系統(tǒng),以免因被采集者對(duì)于??設(shè)備以及場(chǎng)景的新奇而影響情緒狀態(tài)和精神狀態(tài)。隨后被采集者于實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)定??指定位置就坐,打開(kāi)模擬駕駛系統(tǒng)并調(diào)整好座椅坐姿,盡量使駕駛感受接近真實(shí)??駕駛。由操作員給被采集對(duì)象佩戴脈搏傳感器,査看所輸出脈搏波形是否正常,??11??

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[5]基于OpenCV的人臉識(shí)別及其在NAO機(jī)器人中的應(yīng)用研究[D]. 白偉華.北方民族大學(xué) 2018
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[7]基于眼動(dòng)與脈搏信息融合的駕駛疲勞識(shí)別算法研究[D]. 李發(fā)權(quán).山東大學(xué) 2015
[8]脈搏波信息檢測(cè)及分析方法研究[D]. 周偉斌.重慶理工大學(xué) 2011



本文編號(hào):3485589

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