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题名基于姿态辅助的轻量化驾驶行为检测网络
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作者
蓝章礼
范亮
张洪
唐若瀚
徐元通
黄大荣
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机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
重庆交通大学省部共建山区桥梁及隧道工程国家重点实验室
安徽大学人工智能学院
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出处
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第8期75-82,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(52278291)
重庆市研究生联合培养基地建设项目(JDLHPYJD2023004)
重庆交通大学研究生科研创新项目(2024s0107)。
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文摘
分心驾驶是交通事故的主要诱因之一,为提高分心驾驶行为检测的速度和精度,提出一种基于姿态辅助的轻量化驾驶行为检测网络。针对特征提取质量不佳的问题,设计了一种高效的大核自注意力机制,增强捕捉局部和全局特征的能力,以提取丰富的低层特征。同时,将分组卷积与胶囊网络结合,以提取驾驶行为的语义特征,在保证高精度的条件下,减少模型参数量。此外,引入姿态估计作为辅助,进一步提升了网络在复杂背景下的检测准确性。实验结果表明:笔者方法在SFD和AUC两个基准数据集上分别取得了99.71%和95.38%的准确率,与当前的先进模型相比,在保持相同准确率的情况下,参数量仅为0.29 M(减少了61.8%),在吞吐量为801张图像每秒的服务器中推理速度约为2.57 ms;提出的基于姿态辅助的轻量化驾驶行为检测网络能够取得较高的准确率,且参数量满足嵌入式设备要求,能为安全行车提供支持。
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关键词
交通运输工程
姿态辅助
驾驶行为检测
轻量化
胶囊网络
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Keywords
traffic and transportation engineering
attitude assistance
driver behaviour detection
lightweight
capsule network
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分类号
U491.254
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于长时跟踪的滑雪教学姿态辅助矫正方法
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作者
张朋
严盼盼
乔凤杰
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机构
清华大学体育部
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期79-86,共8页
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基金
国家重点研发计划“科技冬奥”重点专项(2020YFF0304404)。
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文摘
在滑雪教学过程中,由于学员的迅速移动和姿态的大幅变化,导致以短时智能图像变化特征为主的姿态跟踪算法失效或不稳定,特别是在雪地条件恶劣或光线不足等复杂环境下,跟踪效果会受到较大的影响。为此,提出基于长时跟踪的滑雪教学姿态辅助矫正方法。使用递归最小二乘法(RLS)分类器训练得到学员姿态位置核相关滤波器(KCF)。计算最大的KCF响应值,精确检测学员的姿态位置。如果KCF结果低于经验阈值,表明目标丢失,启动再检测模块。利用光流法在前一帧学员姿态位置附近寻找当前帧中的姿态位置,以获取一个大致位置。在此位置重新应用跟踪器,获得精确的学员姿态位置,实现长时跟踪。依据得到的姿态位置数据,构建滑雪学员姿态误差补偿模型,提取学员身体的运动参数和姿态误差。通过计算身体运动参数,并结合KCF构建滑雪学员身体姿态辅助矫正模型,从而完成滑雪教学的姿态辅助矫正。实验结果表明,该方法在长时跟踪中展现出高度的有效性、可靠性和稳定性,其平均PCK指标达到92.3%,同时在目标跟踪效率上,参数量和计算量分别为30.24 MB和9.26 GFLOPs,速度达到142帧/s,实现了高效实时的跟踪,验证了该方法在滑雪教学姿态辅助矫正中的可行性。
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关键词
长时跟踪
滑雪教学
姿态辅助矫正
相关滤波器
误差补偿
运动参数
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Keywords
long-term tracking
ski teaching
attitude assisted correction
correlation filter
error compensation
motion parameter
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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