基于改进Faster RCNN的驾驶员手持通话检测

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.

紧急避撞工况下驾驶员异常行为检测

在紧急避撞场景下,驾驶员极易因慌乱和误判,产生异常驾驶行为,故提前检测出驾驶员的异常行为对于确保驾驶员自身和周边交通的安全有重要意义。为此,本文中提出了综合转向盘转角残差序列和相平面图判断的异常驾驶行为检测方法。首先,基于相平面法确定车辆稳定性边界;接着,建立基于模型预测控制的驾驶员模型,构造实际驾驶操作与驾驶员模型参考输入间的转向盘转角残差序列;最后,计算驾驶员异常行为因子和评价函数,实现了对车辆偏离预期行驶轨迹的异常行为检测。仿真和硬件在环试验结果表明,所提出的异常驾驶行为检测方法能最晚于车辆偏离轨迹0.5 s前检测出驾驶员异常行为。