44、实时驾驶员困倦检测与分类技术解析

实时驾驶员困倦检测与分类技术解析

1. 背景与现状

GPS 跟踪系统在消费者中越来越受欢迎，它可用于寻找丢失或被盗的物品。而在驾驶员安全领域，疲劳驾驶是一个严重的问题。每天，全球有大量人在机动车事故中严重受伤或死亡，超过四分之一的高速公路死亡事故是由疲劳到无法安全驾驶的司机造成的，这表明疲劳驾驶比酒后驾驶导致事故的风险更大。长距离卡车司机如果长时间连续驾驶，更有可能在方向盘前睡着，并且不太可能早期发现问题。

当人疲劳时，面部表情如打哈欠和眨眼的频率会与清醒时不同。基于此，研究人员构建了 DriCare 系统来处理相关示例。该系统会考虑司机闭眼时长、打哈欠频率和眨眼频率等因素，实时判断司机的疲劳程度。在测试中发现，DriCare 的准确率约为 92%。

2. 技术原理与方法

2.1 融合深度学习算法（FDLA）

数据经过特定准备，使得融合深度学习方法可以同时进行深度学习和聚类。该策略采用堆叠的卷积神经网络（CNN），对实时图像最为有效。其循环架构使用聚合聚类（由前向传播表示）和 CNN 学习（在反向传播中体现）。在优化包含 CNN 和大规模聚类的循环框架时，使用单个损失函数而非多个，以更有效地优化框架。

相关公式如下：
- (y_t = f_0(h_t)= h_t)
- (h_t = f_m(X_t, h_{t - 1}))
- (X_t = f_r(I|\theta_t))

其中，(f_r) 是从深度模型获取 (X_t) 特征的变换函数，与输入 (I) 结合使用，还能利用上一次训练会话的 (t) 值。聚合聚类的一个有趣特点是，它每次迭代可以合并两个聚类，直到达到收