驾驶员困倦检测与Twitter数据集聚类分析
驾驶员困倦检测
在驾驶员困倦检测领域,不同的技术和方法层出不穷。研究人员尝试评估各种不断发展的技术,旨在设计出最佳方法,以避免因困倦驾驶导致的致命事故。
目前检测驾驶员困倦的方法主要有主观、行为测量、基于车辆以及生理测量等。生理测量方法检测困倦的准确率和效率较高,但具有较强的侵入性。不过,通过采用非接触式电极放置可以解决这一问题。因此,开发一种结合基于车辆的测量、生理测量(如心电图)和行为测量的混合系统,有望构建出合适且高效的困倦检测系统。同时,保持和关注驾驶环境对于获得最佳结果也至关重要。
在机器学习方面,支持向量机(SVM)、隐马尔可夫模型(HMM)和卷积神经网络(CNN)等方法都被纳入考虑。研究表明,在已有的文献中,使用最多的分类器是SVM,其次是HMM,然后是CNN。自2012年以来,CNN在驾驶员困倦检测中的应用显著增加,深度学习的使用也日益增多。
通过Skillings - Mack检验(一种非参数检验),得到了6.66的卡方估计值(p = 0.035709),这表明不同方法之间存在显著差异。在多个数据集上进行测试,如Eye - Chimera、ZJU Eye blink Database、ULg Multimodality Drowsiness Database (DROZY)、NTHU - drowsy driver detection video dataset和Yawn Detection Dataset (YawnDD)。元分析显示,CNN的性能优于其他现有方法,但目前非常需要具有高质量特征的数据集来进行困倦检测。
未来,研究人员计划寻找合适的数据集,并应用更好的机器学习算