典型异常驾驶行为识别与预警方法研究

发布时间:2023-09-17 13:15
  随着车辆保有量和车载产品的不断增加,诱发交通事故的因素越来越多,而且由于驾驶员因素导致的交通事故占据着重要的比例。因此,深入研究驾驶员的异常驾驶行为,了解其内在影响机理,可以为降低交通安全事故提供支持。论文以驾驶员在行车途中打电话、吃东西、视线偏离等非正常行为作为研究内容。基于分而治之的思想,利用三个关注区域(眼部、头部和上半身)的车载影像分别建模。在纵向和横向两个角度研究异常驾驶行为在时间与空间上的内在联系,从而提出异常驾驶行为识别与预警方法。另外优化了现有关键帧捕捉方法,提高了系统实时性。论文主要工作包括以下几个方面:1.针对异常行为在驾驶员身上的表现区域,研究设计了驾驶员眼部、头部和上半身三个关注区域的异常驾驶行为识别模型。具体建模过程中针对视频数据计算量巨大的问题,引入人脸关键点与骨骼关键点的方法,解决了特征表示一致性问题和反复应用图片数据导致的计算资源浪费问题。分析三个区域的细致表现特点,采用统计方法与传统方法结合的实施方案。结果表明该方案的识别准确率为84.16%。2.论文为了解决预警体验问题,在建立异常行为识别模型的基础上提出基于横向与纵向估计相结合的异常行为分级预警模型...

【文章页数】:105 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
注释表
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 驾驶员行为检测研究现状
        1.2.2 驾驶员不良驾驶行为研究现状
        1.2.3 研究现状分析与总结
    1.3 课题研究内容与结构
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 论文结构
第2章 驾驶员异常行为识别与预警系统设计分析
    2.1 问题引入与分析
        2.1.1 异常驾驶行为的关联因素分析
        2.1.2 异常驾驶行为的关键研究点分析
        2.1.3 视觉特性与动作特性指标分析
    2.2 系统设计相关准备
        2.2.1 实验数据采集规则设计
        2.2.2 公共数据集方法
        2.2.3 典型驾驶行为
    2.3 本章小结
第3章 基于关键点特征下的异常驾驶行为识别
    3.1 异常行为识别主要研究分析
    3.2 人体关键点概述
        3.2.1 人体骨骼关键点
        3.2.2 人体人脸关键点
    3.3 基于人体骨骼关键点的异常驾驶行为识别
        3.3.1 骨骼点数据分析
        3.3.2 骨骼关键点数据聚类
        3.3.3 异常动作检测
    3.4 基于人脸关键点的异常驾驶行为识别
        3.4.1 头部异常状态估计
        3.4.2 眼部异常状态估计
    3.5 基于横向与纵向的分级预警
        3.5.1 纵向角度分析
        3.5.2 横向角度分析
        3.5.3 分级预警设计
    3.6 本章小结
第4章 基于强化学习的关键帧捕捉
    4.1 异常驾驶行为自适应需求分析
        4.1.1 机器学习算法的适用分析
        4.1.2 驾驶员变化状态的在线学习
        4.1.3 关键帧捕捉方法选择
    4.2 运动特征下的关键帧捕捉建模
        4.2.1 驾驶环境下的关键帧捕捉参数设计
        4.2.2 基于强化学习的关键帧捕捉策略设计
    4.3 关键帧捕捉测试与分析
        4.3.1 关键帧捕捉测试介绍
        4.3.2 定性测试与分析
        4.3.3 定量测试与分析
    4.4 本章小结
第5章 系统实现与测试分析
    5.1 算法实现与移植
        5.1.1 硬件设计
        5.1.2 软件设计
    5.2 测试前准备
        5.2.1 测试任务和目的
        5.2.2 测试环境
    5.3 关键点测试
        5.3.1 关键点分布测试分析
        5.3.2 骨骼关键点测试分析
    5.4 关键帧捕捉方法对比测试与分析
    5.5 异常驾驶行为识别及预警系统测试
        5.5.1 准确性测试与分析
        5.5.2 性能测试与分析
        5.5.3 对比测试与分析
    5.6 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果



本文编号:3847496

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