公开(公告)号：CN115510985A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211209593.3

申请日：2022-09-30

申请人： 同济大学

发明人： 高珍 ,  许靖宁 ,  余荣杰 ,  杨筱菡 ,  宗佳琪

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明涉及一种道路交通碰撞风险识别方法、装置及存储介质，其中方法包括：采集交通流量数据并进行预处理；构建训练集：提取交通流量数据的特征，得到各个路段的特征集，作为训练样本集；构建各路段的道路级交通碰撞风险识别模型：道路级交通碰撞风险识别模型的输入为各个路段交通流量数据的特征，使用基于角度的离群点检测算法对特征数据进行交通碰撞风险时刻的异常值检测，输出识别出的碰撞样本；基于训练样本集分别初步训练各个道路级交通碰撞风险识别模型；引入滑动窗口机制构建动态训练样本集，并重训练模型；基于训练完成的模型实现各路段的交通碰撞风险识别。与现有技术相比，本发明具有适用于样本不平衡场景、识别精准、稳定等优点。

公开(公告)号：CN115205622A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210679109.7

申请日：2022-06-15

申请人： 同济大学

发明人： 高珍 ,  许靖宁 ,  宗佳琪 ,  余荣杰 ,  孙萍

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/59 ,  G06V40/16 ,  G06N3/04

摘要： 本发明涉及一种基于车载视觉的端到端驾驶员疲劳检测方法，包括：基于引入注意力机制的卷积神经网络，构建疲劳相关的高层特征提取网络VF‑Net；基于长短时记忆神经网络，构建疲劳的时序特征提取网络TS‑Net；以驾驶员面部视频为输入，联合VF‑Net和TS‑Net构建驾驶员疲劳检测模型，通过常规标记的训练集对驾驶员疲劳检测模型进行训练；通过模拟光线变化及相机位置变化拓展模型的训练集，利用拓展的训练集对驾驶员疲劳检测模型进行二次训练；实时获取驾驶员面部视频，输入至二次训练后的驾驶员疲劳检测模型，输出得到疲劳检测结果。与现有技术相比，本发明提高了检测模型的泛化能力和鲁棒性，满足实际应用中驾驶员疲劳检测的精度要求。