一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法

    公开(公告)号:CN109902562A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910039704.2

    申请日:2019-01-16

    Abstract: 本发明请求保护一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法,包括步骤:获取驾驶员驾驶视频后,利用OpenPose系统提取远小于图像像素点数量的驾驶员面部关键点和骨骼关键点,同时将面部关键点通过三次样条插值构建面部特征,进行驾驶员身份识别。关键帧提取方法基于强化学习的方式,通过姿态检测模型获取相应的奖励,并根据奖励和姿态的每个动作来更新动作价值函数,直到得到适用于每个驾驶员的稳定的关键帧提取策略。基于时间与空间变化的驾驶员动态行为,利用机器学习算法训练得到姿态检测模型。结合保护动机理论建立具有引导性质的安全预警机制。本发明增加了检测的实时性和准确性,增强了安全预警的可靠性。

    一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法

    公开(公告)号:CN109902562B

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN201910039704.2

    申请日:2019-01-16

    Abstract: 本发明请求保护一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法,包括步骤:获取驾驶员驾驶视频后,利用OpenPose系统提取远小于图像像素点数量的驾驶员面部关键点和骨骼关键点,同时将面部关键点通过三次样条插值构建面部特征,进行驾驶员身份识别。关键帧提取方法基于强化学习的方式,通过姿态检测模型获取相应的奖励,并根据奖励和姿态的每个动作来更新动作价值函数,直到得到适用于每个驾驶员的稳定的关键帧提取策略。基于时间与空间变化的驾驶员动态行为,利用机器学习算法训练得到姿态检测模型。结合保护动机理论建立具有引导性质的安全预警机制。本发明增加了检测的实时性和准确性,增强了安全预警的可靠性。

    一种基于驾驶行为的车车协同防撞预警方法

    公开(公告)号:CN111681454A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010495487.0

    申请日:2020-06-03

    Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶行为的车车协同防撞预警方法,属于智能驾驶领域。该方法主要车载终端、移动终端、嵌入式AI设备以及车内摄像头完成。首先,车内摄像头采集驾驶员驾驶视频,通过USB将驾驶员驾驶视频传输到嵌入式AI设备,嵌入式AI设备对视频中驾驶员的异常驾驶行为进行识别,将监测到的驾驶员异常驾驶行为通过Socket通信传输至OBU;然后,OBU通过GPS/IMU模块或CAN通信获取主车车辆运动数据;该方法在对超视距范围内的车辆进行感知的基础上,结合驾驶员异常驾驶行为对车辆防撞预警的影响,提高车辆安全距离模型的准确性,从而提高了车辆防撞预警的准确性和车辆驾乘的安全性。

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