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基于反向双目识别的驾驶员分心检测
被引量:
9
1
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%。
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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
下载PDF
职称材料
题名
基于反向双目识别的驾驶员分心检测
被引量:
9
1
作者
王冠
李振龙
机构
北京工业大学城市交通学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第17期82-88,共7页
文摘
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%。
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
Keywords
distracted driving
vehicle departure rate
head pose estimation
driver behavior recogni-tion model
fuzzy rule
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于反向双目识别的驾驶员分心检测
王冠
李振龙
《科学技术与工程》
北大核心
2018
9
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