9、基于图像分割和迁移学习的分心驾驶检测

基于图像分割和迁移学习的分心驾驶检测

1. 引言

世界卫生组织（WHO）2020年的研究表明，全球每年约有135万人死于悲惨的交通事故。在几乎每个国家，道路事故造成的损失约占国内生产总值（GDP）的3%。研究显示，超过90%的道路碰撞是由驾驶员的过错导致的，主要因素包括分心、醉酒和疲劳。近年来，分心驾驶已成为这些碰撞的一个根本原因。

分心驾驶有三种主要类型：
- 手动分心：将手从方向盘上移开。
- 视觉分心：视线偏离道路。
- 认知分心：心不在焉。

随着车载电子产品（如导航系统和智能手机）的普及，引入了多种导致驾驶员分心驾驶的因素。因此，有必要对分心行为进行广泛分析，找出其在驾驶员中的发生情况，并提出相应的解决方案。卷积神经网络（CNNs）被广泛应用于复杂的图像处理任务，目前有多种方法（如VGG19）被提出用于处理图像分类和识别等问题。

VGG架构在原来的LeNet网络基础上进行了改进，增加了额外的卷积层。LeNet有五层卷积层，而VGG19使用了19层卷积层。VGG的主要特点是使用了3x3维度的小感受野卷积。虽然它有大量的参数、高计算成本且训练耗时，但在分类和定位任务中表现出色，因此被用作训练模型。

为了将重要特征融入特征描述符，我们从图像中提取驾驶员的头部和手臂位置以及姿势等特征，这将进一步改善学习过程。GrabCut是一种基于迭代图的前景分割算法，用于从无关的背景噪声中提取主体。它可以减少开发者的工作量，有助于配置预处理部分，在生产平台中很有帮助。与其他图像分割技术（如高斯混合模型（GMM）和Mask R - CNN）相比，GrabCut在速度和准确性方面表现更优。

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