40、驾驶员分心检测的机器学习技术比较分析

驾驶员分心检测的机器学习技术比较分析

1. 引言

在当今世界，道路事故十分常见，大多数死亡事故是由于驾驶员的激进驾驶或困倦导致的。据全球调查，美国国家公路交通安全管理局估计，每年约有10万辆汽车因驾驶员困倦而发生碰撞，造成1550人死亡、7.1万人受伤以及巨大的经济损失。随着科技的发展，预防驾驶事故成为了一项重大挑战，分心驾驶已成为如今事故的主要原因之一。2015年的统计数据显示，因驾驶时分心导致的死亡人数约为3477人，受伤人数达39.1万人。因此，预防驾驶员和车辆事故变得至关重要，需要一个合适的系统来提醒驾驶员并减少撞车事故。

机器学习模型通过现有数据进行训练，使计算机能够做出决策并从错误中学习。分心驾驶模型旨在提前警告驾驶员可能导致事故的分心行为。驾驶时的分心可分为视觉、手动和认知三类。

2. 文献综述

利用机器学习监测和分析驾驶员分心行为并解决该问题，已成为研究热点。配备分心驾驶检测功能的车辆事故率明显较低。通过正确实施该模型，研究人员可帮助政府检测酒驾、鲁莽驾驶、发短信、打电话、吃东西、喝水等行为，且无需人工干预，能有效执行相关法律。不过，目前还没有一个模型能100%保证驾驶员和乘客的安全。

不同研究人员采用了多种技术实现分心驾驶检测模型：
- Alexandra Elbakyan比较了著名的CNN模型和传统手工特征来自动检测驾驶员分心行为，但该模型可能侵犯驾驶员和乘客隐私。
- Abouelnaga和Moustafa实现了实时分心驾驶姿势分类模型，通过驾驶员姿势和位置识别分心情况。
- Omerustaoglu将驾驶员分心检测技术分为基于视觉、基于传感器以及两者结合的技术，并指出结合传感器和视觉