8、基于深度学习算法的农业机械驾驶安全系统

基于深度学习算法的农业机械驾驶安全系统

1 引言

在2016 - 2020年间，已知的农业机械事故有333起，其中大部分是由操作不当、注意力分散或安全状况不明导致的。随着年龄增长，驾驶员发生交通事故的可能性更高，这表明未来农业驾驶的风险会增加。因此，构建一个安全稳定的驾驶员安全系统来保护驾驶员的安全至关重要。

分心驾驶和疲劳驾驶是影响驾驶安全的重要因素，如何快速准确地识别并提醒驾驶员危险行为是亟待解决的关键问题。目前，检测驾驶员行为的技术大致可分为三类：
1. 基于车载传感器的数据分析法 ：通过车载传感器监测车辆的行驶信息和状态（如速度、加速度、方向盘转动等），再利用机器学习分类算法（如支持向量机、K近邻算法）对驾驶员的驾驶行为特征进行分类，以识别驾驶员是否疲劳。但仅依靠方向盘转动信息会增加误判风险，可结合油门、刹车数据、酒驾历史等控制数据进行判断。
2. 基于驾驶员生物电信号和生理信息的识别算法 ：生物电信号主要包括脑电图、心电图和眼电图信号，生理信息包括血压和脉搏。相关研究取得了不错的成果，但该方法需要大量精密仪器实时监测驾驶员身体状况，不利于正常驾驶，且仪器昂贵，难以集成到车辆中，限制了其发展和普及。
3. 基于计算机视觉的识别算法 ：该方法无需在人体上安装传感器，成本较低且设置简单，适应性好，能分析多种行为，图像数据更直观且包含更多信息。不过，现有的基于计算机视觉的方法存在一些缺点，如研究数据集多来自实验室环境，研究多局限于单一动作或状态的识别，且大多基于图像处理，未充分利用视频的时间信息。

本研究聚焦于基于驾驶员行为识别算法的深