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661.
为统计分析近年来国内外驾驶愤怒研究现状与热点,选取Web of Science(WOS)数据库1 190篇相关论文以及中国知网(CNKI)数据库230篇相关论文作为数据源,借助文献计量学软件VoSviewer与CiteSpace生成知识图谱,并从载文量分布、作者与机构合作、发表期刊、关键词聚类与突现等方面,系统分析驾驶愤怒领域内的研究现状、热点与趋势等。结果表明:相关文献载文量不断上升,国内外学术界对驾驶愤怒领域关注度越来越高;国际驾驶愤怒领域的跨单位合作比国内更为广泛;驾驶愤怒相关量表、驾驶愤怒影响因素、愤怒与危险/攻击性驾驶行为关系、驾驶愤怒识别、驾驶愤怒干预为目前驾驶愤怒领域5大研究热点;愤怒状态下的驾驶绩效、驾驶愤怒检测系统以及基于交通工程视角的驾驶愤怒管控等方面是未来的研究趋势。 相似文献
662.
为减少交通事故,保障道路交通安全,提出一种能更加有效地检测驾驶人驾驶状态的方法。通过对疲劳状态进行等级划分,利用脉搏波信号(Photoplethysmographic signal, PPG)以及皮肤电反应信号(Galvanic Skin Response, GSR),实现多种生理信号融合,进而构建驾驶人的驾驶疲劳状态数据库。根据采集数据结合主观评测分析驾驶人状态变化规律,选取有效指标进行分析比较,以探究各个指标与疲劳程度的变化趋势。依据状态变化规律和特征,结合主观评测,分析驾驶人的疲劳状态。同时,设定疲劳状态等级,分为清醒、轻度疲劳和重度疲劳状态,构建隐马尔可夫(Hidden Markov Model, HMM)驾驶疲劳水平分级的疲劳评估模型。测试结果显示:训练后的HMM疲劳检测模型准确率为90%。 相似文献
663.
基于机器视觉的危险天气自动识别技术近年来已成为研究热点,但模型识别准确率不高和模型不够轻量化是该项技术面临的主要问题。针对上述问题,提出了一种利用CycleGAN网络自动扩展危险天气数据集的方法,有效解决了数据集数据量不足、数据类型不平衡的问题。同时,还提出了一种三通道融合卷积神经网络(3-Channel Convolutional Neural Network, 3C-CNN),该网络主干分支采用迁移学习的技术方案,并利用多分支结构提取并融合天气图像中的整体与局部特征。结果表明,利用CycleGAN网络扩充的WeatherDataset-6Plus数据集能够有效改善深度学习模型的训练性能,3C-CNN模型的6类天气现象综合识别准确率达到了98.99%,识别速度达到220帧/s。该方法在保证准确率的同时实现了模型的轻量化,有利于其在嵌入式设备中部署。 相似文献