基于視覺的疲勞駕駛監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究的中期報(bào)告

基于視覺的疲勞駕駛監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究的中期報(bào)告目錄：一、研究背景二、研究現(xiàn)狀分析三、關(guān)鍵技術(shù)的研究內(nèi)容和進(jìn)展情況1、特征提取2、分類器設(shè)計(jì)四、未來工作展望五、參考文獻(xiàn)一、研究背景隨著社會(huì)發(fā)展和人們生活品質(zhì)的提高，汽車已成為人們生活中不可或缺的交通工具。然而，由于長時(shí)間駕駛會(huì)導(dǎo)致疲勞，進(jìn)而影響駕駛安全，因此疲勞駕駛成為了道路交通安全管理中的一個(gè)必須解決的問題。目前，疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)已越來越受到人們的關(guān)注和重視，尤其是基于視覺的疲勞駕駛監(jiān)測技術(shù)，是當(dāng)前較為成熟和廣泛應(yīng)用的一種方法，具有實(shí)用性高、安裝方便等優(yōu)點(diǎn)。二、研究現(xiàn)狀分析在基于視覺的疲勞駕駛監(jiān)測技術(shù)方面，已有大量的研究成果。早期的研究主要集中在疲勞駕駛的特征提取和分類器設(shè)計(jì)，而比較新的研究則著重于如何提高疲勞駕駛檢測的準(zhǔn)確性和智能化。特征提取方法主要包括人眼特征、頭部姿態(tài)特征、臉部特征、嘴唇特征和瞳孔特征等方面，其中人眼特征是應(yīng)用最為廣泛的一種方法。分類器設(shè)計(jì)方面主要采用傳統(tǒng)的支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等方法，也有一些研究使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)方法。三、關(guān)鍵技術(shù)的研究內(nèi)容和進(jìn)展情況1、特征提取基于視覺的疲勞駕駛監(jiān)測技術(shù)，特征提取是關(guān)鍵的一步?，F(xiàn)有的特征提取方法主要采用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法兩種：（1）傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法通常采用圖像處理技術(shù)和特征提取算法。典型的特征提取算法包括Haar-like特征、局部二值模式（LBP）特征、局部三元模式（LTP）特征、方向梯度直方圖（HOG）特征等。這些特征提取方法已被證明可以有效地檢測出疲勞駕駛行為，但是這種方法需要手工設(shè)計(jì)特征，并且提取的特征有時(shí)仍存在缺陷。（2）深度學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí)方法的出現(xiàn)，解決了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的瓶頸。目前，深度學(xué)習(xí)方法在疲勞駕駛監(jiān)測方面已取得了顯著的進(jìn)展。典型的模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）等。通過這些方法，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，并且可以提高疲勞駕駛檢測的準(zhǔn)確性和智能化。2、分類器設(shè)計(jì)分類器是疲勞駕駛監(jiān)測的另一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。當(dāng)前，傳統(tǒng)分類器主要采用支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等方法，而深度學(xué)習(xí)方法則通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等方法。（1）傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法支持向量機(jī)（SVM）是一種強(qiáng)大的二元分類工具，主要用于特征分類。它可以使用核映射將任意的線性不可分問題轉(zhuǎn)化為高維空間的線性可分問題來解決。使用SVM分類器可以實(shí)現(xiàn)高精度的疲勞駕駛檢測。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種基于神經(jīng)元模型和訓(xùn)練算法的數(shù)學(xué)模型。這種方法可以通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)自適應(yīng)地獲得具有高分類準(zhǔn)確度的模型。（2）深度學(xué)習(xí)方法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是目前最有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。它主要用于處理圖像和語音等數(shù)據(jù)。通過CNN，可以對疲勞駕駛進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測，并且可以提高疲勞駕駛檢測的智能化和精度。四、未來工作展望基于視覺的疲勞駕駛監(jiān)測技術(shù)在未來的發(fā)展中仍然有巨大的潛力。下一步的研究方向?qū)⒅饕性谝韵聨讉€(gè)方面：（1）研究深度學(xué)習(xí)框架下更加有效的特征提取方法。（2）研究更加高效的分類器設(shè)計(jì)方法。（3）探索疲勞駕駛檢測的實(shí)時(shí)性和智能化。（4）研究基于視覺的疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)的集成與應(yīng)用。五、參考文獻(xiàn)[1]R.Liu,X.Zhang,L.Guo,Y.Xu,J.Sun.Visual-basedFatigueDetectionforDrivingSafety[J].JournalofInnovativeOpticalHealthSciences,2019,12(06):1950009.[2]W.Liu,Q.Wang,andX.Lu.Visual-basedMonitoringofDriverFatigueUsingSparseCoding[J].NinthInternationalConferenceonMachineVision(ICMV),2016:10013-10016.[3]Q.Wang,K.Liu,andB.Liu.Visual-basedMonitoringSystemforDriverFatigueBasedonFastExtractionAlgorithmandImprovedBPNeuralNetwork.Int.J.Adv.Robot.Syst.,2017,14(3):1729881417716405.[4]Y.Wu,S.Huang,H.Duan,andP.Chen.DriverFatigueDetectionUsingaCNN-basedSystem[J].JournalofMarineScienceandEngineering,2019,7(7):204.[5]Y.Zhang,X.Shi,Y.Liu,andL.Chen.DriverFatigueDe