一种驾驶员发呆检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112668548B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202110053215.X

    申请日:2021-01-15

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及智能驾驶技术领域,具体公开了一种驾驶员发呆检测方法及系统,在每个T2‑T1时间段内通过分析包括驾驶员面部和手臂在内的驾驶员行为图像,从而获取对应的实际睁眼时长所占比例T实际和实际手臂相似度V实际,进一步与个性化预设的该驾驶员的发呆时睁眼时长所占比例阈值T和手臂相似度阈值V来判别驾驶员是否处于发呆状态。本发明基于发呆状态下驾驶员眨眼频率明显低于正常状态,以及下意识地不会采取任何驾驶动作的特性,只对驾驶员手臂和眼睛进行双模态分析,相比现有单模态的检测方法,更适用于驾驶舱等复杂环境下的检测,检测也更为准确。

    一种驾驶员不安全行为检测预警系统及方法

    公开(公告)号:CN114103963A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111397442.0

    申请日:2021-11-23

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种驾驶员不安全行为检测预警系统及方法,系统设置有辅助控制器,辅助控制器的输入端连接有摄像头,输出端连接有油门信号调整模块和应急灯驱动模块,在辅助控制器上还连接有智能终端,智能终端中配置有疲劳检测模块和分心检测模块,辅助控制器将获取的驾驶员驾驶状态图像上传至智能终端进行疲劳检测和分心检测,智能终端将检测的结果传输至辅助控制器,并由通过油门信号调整模块实现限速控制以及通过应急灯驱动模块实现应急警示控制。其效果是:能够实现驾驶员多种类型的不安全行为检测,核心检测算法移植在智能终端中,充分利用了智能终端快速的数据处理能力,提升了检测速度,检测更为准确,约了系统硬件成本。

    一种用于情感识别的语音图像关键帧提取方法

    公开(公告)号:CN113128399A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110418369.4

    申请日:2021-04-19

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及视频处理技术领域,具体公开了一种用于情感识别的语音图像关键帧提取方法,该方法针对传统的基于驾驶员情感识别的语音图像关键帧提取方法存在关键帧冗余、丢失重要的情感信息等问题,首先将情感视频分为语音信息和图像信息;此外,利用语音活动检测算法处理语音信息来提取初步语音关键帧;其次,利用信息熵的思想表征人类情感产生是一个连续过程,并利用感知哈希算法有效地提取初步图像关键帧;最后,在语音图像关键帧对齐处理中利用语音和图像模态之间的互补性提取最终语音关键帧和最终图像关键帧。实验结果表明:本方法不仅有效地减少了语音和图像关键帧的冗余,而且也有效地保存了重要的情感信息。

    一种驾驶员发呆检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112668548A

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN202110053215.X

    申请日:2021-01-15

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及智能驾驶技术领域,具体公开了一种驾驶员发呆检测方法及系统,在每个T2‑T1时间段内通过分析包括驾驶员面部和手臂在内的驾驶员行为图像,从而获取对应的实际睁眼时长所占比例T实际和实际手臂相似度V实际,进一步与个性化预设的该驾驶员的发呆时睁眼时长所占比例阈值T和手臂相似度阈值V来判别驾驶员是否处于发呆状态。本发明基于发呆状态下驾驶员眨眼频率明显低于正常状态,以及下意识地不会采取任何驾驶动作的特性,只对驾驶员手臂和眼睛进行双模态分析,相比现有单模态的检测方法,更适用于驾驶舱等复杂环境下的检测,检测也更为准确。

    用于情感识别的语音图像关键帧提取方法

    公开(公告)号:CN113128399B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202110418369.4

    申请日:2021-04-19

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及视频处理技术领域,具体公开了一种用于情感识别的语音图像关键帧提取方法,该方法针对传统的基于驾驶员情感识别的语音图像关键帧提取方法存在关键帧冗余、丢失重要的情感信息等问题,首先将情感视频分为语音信息和图像信息;此外,利用语音活动检测算法处理语音信息来提取初步语音关键帧;其次,利用信息熵的思想表征人类情感产生是一个连续过程,并利用感知哈希算法有效地提取初步图像关键帧;最后,在语音图像关键帧对齐处理中利用语音和图像模态之间的互补性提取最终语音关键帧和最终图像关键帧。实验结果表明:本方法不仅有效地减少了语音和图像关键帧的冗余,而且也有效地保存了重要的情感信息。

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