【摘 要】
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随着经济社会与科学技术的不断发展,我国乃至全球范围内机动车的人均保有量逐年攀高,交通事故发生率也随之迅猛增长。大量的交通事故分析结果表明,疲劳驾驶是造成事故的主要原因之一。故而,如何有效地检测疲劳驾驶,避免因疲劳驾驶造成交通事故的研究,具有重要的研究意义与广泛的应用价值。疲劳驾驶的发生是具有一定时序特征的,单独从图像入手会失去相关的信息。从相关的视频片段中提取出相应的时序信息并充分利用时序信息和空
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随着经济社会与科学技术的不断发展,我国乃至全球范围内机动车的人均保有量逐年攀高,交通事故发生率也随之迅猛增长。大量的交通事故分析结果表明,疲劳驾驶是造成事故的主要原因之一。故而,如何有效地检测疲劳驾驶,避免因疲劳驾驶造成交通事故的研究,具有重要的研究意义与广泛的应用价值。疲劳驾驶的发生是具有一定时序特征的,单独从图像入手会失去相关的信息。从相关的视频片段中提取出相应的时序信息并充分利用时序信息和空间信息对疲劳驾驶的检测有着重要的参考价值。卷积神经网络是视频图像分析领域中较为热门的一种方法,因有着较人类更高的准确率以及高度智能化等优点而被广泛应用。本文以卷积神经网络为基础,对疲劳驾驶检测展开了研究,研究内容主要包括:（1）针对单独的二维卷积无法利用时序信息的问题,提出了基于融合双流P3DResNet的疲劳驾驶检测方法。该算法首先对视频数据进行预处理,然后构建模型,该模型是以RGB流、光流流以及融合模块组成的,RGB流和光流流都使用了P3DResNet对空间和时序的特征进行提取,并在适当的卷积层后加入了融合模块,最终实现对疲劳驾驶的检测。实验结果证明,融合双流P3DResNet模型能在不大量增加模型参数的前提,提升疲劳驾驶检测的准确率。（2）针对普通卷积核对相邻的像素进行卷积无法利用较长距离下像素之间的关系而导致检测准确率低的问题,提出了一种基于十字非局部注意力机制的疲劳驾驶检测方法。该方法首先使用基于VGG-FaceNet模型的迁移学习实现人脸检测,然后在融合双流P3DResNet的基础上新增了十字非局部注意力机制,通过计算像素与其他所有像素之间的关联关系,找到图中关键信息,最终实现对疲劳驾驶的检测。实验结果证明,该方法能够进一步提升疲劳驾驶检测的准确性。（3）基于上述研究内容设计并开发了疲劳驾驶检测系统,实现了人脸检测与疲劳驾驶检测功能,主要分为数据预处理、疲劳驾驶检测、评估三个模块,其中预处理模块包含了人脸检测功能。通过测试,该系统能够有效检测疲劳驾驶,具有实际的应用价值。
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