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结合多视图学习的分心驾驶行为识别方法研究: 1; 作者沈澍刘秉松 +1 位作者朱浩黄苏岩《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第7期1638-1644,共7页; 随着科技发展,汽车驾驶引发的交通事故日益增长.其中驾驶员分心驾驶导致的事故最多.本文引入多视图学习与图卷积对分心驾驶行为识别的方法进行了深入研究.首先,本文构建了多视图分心驾驶行为数据集MDAD.然后,本文以View-GCN为模型基础架... 展开更多; 关键词多视图学习多视图分心驾驶行为数据集图卷积驾驶行为识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于YOLOv8的驾驶员分心行为实时检测研究: 2; 作者潘健东范超杰 +3 位作者姜卓希邓涵文伍贤辉彭勇《西南大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第8期38-48,共11页; 分心驾驶行为会加大交通事故发生概率,威胁到驾驶员生命安全。针对现有公开驾驶分心行为数据普遍缺乏职业驾驶员群体的不足,构建了面向职业驾驶员群体的分心驾驶行为数据集。YOLO模型凭借其快速的检测性能,在实时目标检测领域得到广泛... 展开更多; 关键词职业驾驶员分心行为数据集 YOLOv8 分心驾驶深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自然驾驶数据的分心状态特征分析与跟驰行为建模被引量：1: 3; 作者朱奕昕张铎 +1 位作者王俊骅孙剑《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1094-1104,共11页; 基于行为特征对分心跟驰行为进行分类和建模,根据模型标定的方法探究不同状态下跟驰模型的适应性。首先从持续开展3年有余的上海自然驾驶数据中提取了大量分心跟驰样本,基于驾驶行为刺激反应框架对分心状态特征进行了初步分类,得到了5... 展开更多; 关键词交通流分心驾驶跟驰模型自然驾驶数据驾驶人行为; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的分心驾驶行为检测方法被引量：5: 4; 作者曹立波杨洒 +2 位作者艾昌硕颜京才李旭升《汽车技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期49-54,共6页; 针对现有分心驾驶行为检测方法存在的检测精度低、实时性差等问题,利用基于深度学习的目标检测方法进行了驾驶员分心驾驶行为检测,首先构建分心驾驶行为数据集,包括驾驶员使用手机、饮水和吸烟3种行为的图像,并进行目标物的标注,然后选... 展开更多; 关键词分心驾驶目标检测数据集标注轻量化模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

认知分心时驾驶人应激反应特征分析被引量：12: 5; 作者吕爱红马勇 +1 位作者李腾飞张雅丽《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期7-12,共6页; 为预防由认知分心影响驾驶人应激反应能力引发的交通事故,开展试验,在驾驶模拟器平台上模拟城市、乡镇、山区和高速公路等应激场景,测试有无分心任务2种条件下驾驶人的应激反应,采集驾驶人操作数据和车辆行驶数据,并利用Facelab5型眼动... 展开更多; 关键词交通事故认知分心应激反应眼动数据驾驶行为模拟驾驶; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于国外技术研究方法的弯道驾驶行为特征统计分析被引量：3: 6; 作者宋敏《汽车技术》 CSCD 北大核心 2019年第12期18-22,共5页; 为理解驾驶员行为特征,提高自动驾驶汽车的类人驾驶能力,借鉴国外研究成果,基于自然驾驶数据集,对驾驶员在弯道行驶过程中的行为特征开展了研究。选择车辆纵向速度、侧向加速度、横摆角速度和车速作为驾驶员行为特征,选择弯道曲率半径... 展开更多; 关键词国外技术驾驶员自然驾驶数据集行为特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合多视图学习的分心驾驶行为识别方法研究: 1; 作者沈澍刘秉松朱浩黄苏岩; 机构南京邮电大学计算机学院; 出处《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第7期1638-1644,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(52275535)资助江苏省高等学校自然科学研究重大项目(22KJA520010)资助 +2 种基金南京邮电大学研究生教育教学改革项目(JGKT23_XJ07)资助。; 文摘随着科技发展,汽车驾驶引发的交通事故日益增长.其中驾驶员分心驾驶导致的事故最多.本文引入多视图学习与图卷积对分心驾驶行为识别的方法进行了深入研究.首先,本文构建了多视图分心驾驶行为数据集MDAD.然后,本文以View-GCN为模型基础架构,基于任务需求与实际采集信息设计了各个视图的顶点空间坐标位置,并对基础架构中视角采样器与训练过程中损失函数的组合策略进行了调整,构建了多视图分心驾驶行为识别模型MVD-GCN,其准确率高达91.54%.经过各种对比实验,本文验证了MVD-GCN不仅在与传统单视图模型的对比中展现了明显的优势,而且在与本文中使用其他方法训练的多视图模型相比,也显示出了更高的分类性能.; 关键词多视图学习多视图分心驾驶行为数据集图卷积驾驶行为识别; Keywords multi-view learning multi-view distracted driving behavior dataset graph convolution driving behavior recognition; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于YOLOv8的驾驶员分心行为实时检测研究: 2; 作者潘健东范超杰姜卓希邓涵文伍贤辉彭勇; 机构中南大学交通运输工程学院; 出处《西南大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第8期38-48,共11页; 基金国家自然科学基金项目(U24B20123) 湖南省科技创新计划项目(2022RC3044)。; 文摘分心驾驶行为会加大交通事故发生概率,威胁到驾驶员生命安全。针对现有公开驾驶分心行为数据普遍缺乏职业驾驶员群体的不足,构建了面向职业驾驶员群体的分心驾驶行为数据集。YOLO模型凭借其快速的检测性能,在实时目标检测领域得到广泛应用。构建了一种基于YOLOv8的分心驾驶行为检测算法。首先,将CBAM注意力机制集成进YOLOv8n主干网络中,增强模型的全局特征提取能力。其次,在颈部网络中,将FasterBlock模块与C2f模块融合,形成C2f-FasterBlock模块,并集成于YOLOv8模型中。在自建的驾驶场景数据集的实验结果表明,改进的YOLOv8n算法显著提高了分心驾驶行为检测精度,平均精度比原本的YOLOv8n高出4.88%。; 关键词职业驾驶员分心行为数据集 YOLOv8 分心驾驶深度学习; Keywords professional driver distraction behavior dataset YOLOv8 distracted driving deep learning; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] U492.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自然驾驶数据的分心状态特征分析与跟驰行为建模被引量：1: 3; 作者朱奕昕张铎王俊骅孙剑; 机构同济大学道路与交通工程教育部重点实验室; 出处《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1094-1104,共11页; 基金国家自然科学基金(52125208,52002278) 国家重点研发计划(2018YFB1600505)。; 文摘基于行为特征对分心跟驰行为进行分类和建模,根据模型标定的方法探究不同状态下跟驰模型的适应性。首先从持续开展3年有余的上海自然驾驶数据中提取了大量分心跟驰样本,基于驾驶行为刺激反应框架对分心状态特征进行了初步分类,得到了5类分心跟驰行为;其次分析了现有4类经典跟驰模型(GHR、GIPPS、IDM和Wiedemann)对分心跟驰行为的适应性,同时根据五折交叉验证适应性结果对分心跟驰行为分类进一步优化,最终得到3类分心跟驰行为(麻木反应、过激反应和延迟反应);最后探讨了分心状态下的2种跟驰行为建模策略(AIDM和TDIDM)。结果表明,对IDM模型进行合理标定即可较准确地描述不同类型的分心跟驰行为。; 关键词交通流分心驾驶跟驰模型自然驾驶数据驾驶人行为; Keywords traffic flow distraction driving carfollowing(CF)model naturalistic driving data driver behavior; 分类号 U491.6 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的分心驾驶行为检测方法被引量：5: 4; 作者曹立波杨洒艾昌硕颜京才李旭升; 机构湖南大学毫末智行科技有限公司保定分公司; 出处《汽车技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期49-54,共6页; 文摘针对现有分心驾驶行为检测方法存在的检测精度低、实时性差等问题,利用基于深度学习的目标检测方法进行了驾驶员分心驾驶行为检测,首先构建分心驾驶行为数据集,包括驾驶员使用手机、饮水和吸烟3种行为的图像,并进行目标物的标注,然后选用轻量化目标检测模型NanoDet进行训练验证,结果表明,该方法可以准确并快速地识别出驾驶员在驾驶过程中使用手机、饮水和吸烟的行为。; 关键词分心驾驶目标检测数据集标注轻量化模型; Keywords Distracted driving Target detection Dataset annotation Lightweight model; 分类号 U492.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名认知分心时驾驶人应激反应特征分析被引量：12: 5; 作者吕爱红马勇李腾飞张雅丽; 机构咸阳师范学院长安大学汽车学院; 出处《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期7-12,共6页; 基金国家自然科学基金资助(61473046); 文摘为预防由认知分心影响驾驶人应激反应能力引发的交通事故,开展试验,在驾驶模拟器平台上模拟城市、乡镇、山区和高速公路等应激场景,测试有无分心任务2种条件下驾驶人的应激反应,采集驾驶人操作数据和车辆行驶数据,并利用Facelab5型眼动仪记录驾驶人眼动数据;选取相关表征指标并分析试验数据。结果表明：相比于正常驾驶,认知分心驾驶导致驾驶人视觉搜索范围变窄;无论正常驾驶还是认知分心驾驶,扫视行为均以中、低幅度为主;认知分心导致驾驶人对加速踏板的控制能力减弱;与正常驾驶相比,认知分心时驾驶人的应激反应时间明显增加。; 关键词交通事故认知分心应激反应眼动数据驾驶行为模拟驾驶; Keywords traffic accidents cognitive distraction stress response eye movement data driving behavior simulated driving; 分类号 X910 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于国外技术研究方法的弯道驾驶行为特征统计分析被引量：3: 6; 作者宋敏; 机构长春汽车工业高等专科学校; 出处《汽车技术》 CSCD 北大核心 2019年第12期18-22,共5页; 文摘为理解驾驶员行为特征,提高自动驾驶汽车的类人驾驶能力,借鉴国外研究成果,基于自然驾驶数据集,对驾驶员在弯道行驶过程中的行为特征开展了研究。选择车辆纵向速度、侧向加速度、横摆角速度和车速作为驾驶员行为特征,选择弯道曲率半径作为道路几何特征,利用车辆动力学原理进行弯道工况识别,通过核密度估计及相对熵对数据集特征参数分布的收敛性进行验证,并对弯道行驶过程中驾驶员行为特征及道路几何特征进行了统计分析。分析结果可以为设计具有类人操作特性的自动驾驶或驾驶辅助个性化系统提供数据支撑。; 关键词国外技术驾驶员自然驾驶数据集行为特征; Keywords Foreign technology Driver Natural driving data set Behavioral characteristics; 分类号 U461 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	结合多视图学习的分心驾驶行为识别方法研究	沈澍刘秉松朱浩黄苏岩	《小型微型计算机系统》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于YOLOv8的驾驶员分心行为实时检测研究	潘健东范超杰姜卓希邓涵文伍贤辉彭勇	《西南大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于自然驾驶数据的分心状态特征分析与跟驰行为建模	朱奕昕张铎王俊骅孙剑	《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习的分心驾驶行为检测方法	曹立波杨洒艾昌硕颜京才李旭升	《汽车技术》 CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	认知分心时驾驶人应激反应特征分析	吕爱红马勇李腾飞张雅丽	《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	12	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于国外技术研究方法的弯道驾驶行为特征统计分析	宋敏	《汽车技术》 CSCD 北大核心	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料