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面向ARM平台的自标定驾驶员疲劳检测方法被引量：3: 1; 作者方斌徐硕冯晓锋《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2020年第1期71-78,共8页; 提出了一种面向进阶精简指令集机器(ARM)平台的自标定驾驶员疲劳检测方法。对驾驶员不同身高、体型及车内摄像头不同位置,采用驾驶员初始姿态自标定方法;采用改进的基于深度学习的多任务卷积神经网络(MTCNN),提取人脸识别和特征点,以得... 展开更多; 关键词汽车安全驾驶驾驶员疲劳检测自标定深度学习进阶精简指令集机器(ARM)平台; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合面部特征的机动车驾驶人疲劳检测被引量：3: 2; 作者冯晓锋方斌《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2021年第11期1767-1772,共6页; 为降低因驾驶人疲劳驾驶导致的交通事故,需要开展驾驶人疲劳检测研究。为满足在线实时检测的要求,本文提出了融合面部特征的机动车驾驶人疲劳检测方法,首先通过背景差分缩小检测区域、减少图像金字塔层数等方法对MTCNN人脸检测网络进行... 展开更多; 关键词背景差分疲劳检测面部特征特征点检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于融合眼嘴头部特征的疲劳驾驶检测方法被引量：2: 3; 作者冯晓锋《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期263-270,共8页; 为减少交通事故的发生、维护生命财产安全,需要开展驾驶人疲劳状态检测研究。提出采用融合眼、嘴、头部特征的方法进行驾驶人疲劳检测。该检测方法首先根据LBP特征检测到人脸,其次通过多级级联的残差回归树算法获取驾驶人面部特征点,并... 展开更多; 关键词安全工程疲劳检测面部特征特征点检测头部姿态特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于C/FD-GMRES方法的UAV在线航迹规划算法: 4; 作者方斌冯晓锋李杰《计算机应用与软件》北大核心 2021年第6期238-242,270,共6页; 为保证UAV在线航迹规划结果满足执行任务的终端约束条件,提出一种基于C/FD-GMRES的UAV在线航迹规划滚动优化求解算法。将同伦连续方法与前向差分增广最小残差法结合,在每个采样时刻计算一次残差向量线性方程,采用前向差分近似替代雅可... 展开更多; 关键词最优控制在线航迹规划 C/FD-GMRES; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向ARM平台的自标定驾驶员疲劳检测方法被引量：3: 1; 作者方斌徐硕冯晓锋; 机构湖南警察学院交通管理系; 出处《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2020年第1期71-78,共8页; 基金湖南省教育厅优秀青年项目(17B087) 湖南警察学院博士专项项目(2016ZX03) 湖南警察学院道路交通安全执法关键技术科研创新基金资助。; 文摘提出了一种面向进阶精简指令集机器(ARM)平台的自标定驾驶员疲劳检测方法。对驾驶员不同身高、体型及车内摄像头不同位置,采用驾驶员初始姿态自标定方法;采用改进的基于深度学习的多任务卷积神经网络(MTCNN),提取人脸识别和特征点,以得到头部姿态、眼睛、嘴巴运动等信息;基于操作员序列的深度卷积神经网络,来判断驾驶员的疲劳状态等级。实验了驾驶员疲劳检测方法。结果表明:相对于没有标定,采用本驾驶员自标定的方式,识别准确性提高了15%,采用MTCNN方法和ARM NEON加速技术,在“全志H5”、“树莓派”和Android手机上,运行速度分别是200、150、140 ms,提高约50%。因而,该检测方法,既提高了系统鲁棒性,也满足实时需求。; 关键词汽车安全驾驶驾驶员疲劳检测自标定深度学习进阶精简指令集机器(ARM)平台; Keywords safe driving driver fatigue detection self-calibration deep learning advanced RISC machine(ARM); 分类号 TP391.4 [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

题名融合面部特征的机动车驾驶人疲劳检测被引量：3: 2; 作者冯晓锋方斌; 机构湖南警察学院交通管理系; 出处《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2021年第11期1767-1772,共6页; 基金湖南省教育厅重点项目(20A173) 湖南省社会科学成果评审委员会项目(XSP19YBC053)。; 文摘为降低因驾驶人疲劳驾驶导致的交通事故,需要开展驾驶人疲劳检测研究。为满足在线实时检测的要求,本文提出了融合面部特征的机动车驾驶人疲劳检测方法,首先通过背景差分缩小检测区域、减少图像金字塔层数等方法对MTCNN人脸检测网络进行优化加速,加速后的速度与之前相比提升了258%。其次通过多级级联的残差回归树对人脸进行特征点检测,得到了人脸的特征点,最后通过融合面部嘴、眼开合度特征的方式建立驾驶人疲劳检测模型并进行训练。实验表明,该检测方法的准确率可达95.4%,每帧检测平均速度64 ms,检测速度快,能满足实时性的要求。; 关键词背景差分疲劳检测面部特征特征点检测; Keywords background difference fatigue test facial features feature point detection; 分类号 U471.3 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于融合眼嘴头部特征的疲劳驾驶检测方法被引量：2: 3; 作者冯晓锋; 机构湖南警察学院交通管理系; 出处《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期263-270,共8页; 基金湖南省社会科学成果评审委员会项目(XSP19YBC053)。; 文摘为减少交通事故的发生、维护生命财产安全,需要开展驾驶人疲劳状态检测研究。提出采用融合眼、嘴、头部特征的方法进行驾驶人疲劳检测。该检测方法首先根据LBP特征检测到人脸,其次通过多级级联的残差回归树算法获取驾驶人面部特征点,并通过3D人脸模型匹配获得驾驶人头部的运动姿态,最后通过融合头部姿态和面部嘴、眼开合度特征的方式建立驾驶人疲劳检测模型并进行训练。与其他检测方法相比,该方法能更加准确地进行驾驶人疲劳状态检测。为进一步提升检测速度,开展了加速检测方法研究,通过背景差分缩小检测区域、缩小视频帧图像尺寸等方法对人脸检测环节进行了优化加速。试验表明,该检测方法的准确率高,每帧检测速度快,能满足实时性的要求。; 关键词安全工程疲劳检测面部特征特征点检测头部姿态特征融合; Keywords safety engineering fatigue detection facial features feature point detection head posture feature fusion; 分类号 X951 [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C/FD-GMRES方法的UAV在线航迹规划算法: 4; 作者方斌冯晓锋李杰; 机构湖南警察学院交通管理系国防科技大学智能科学学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2021年第6期238-242,270,共6页; 基金湖南省教育厅优秀青年项目(17B087) 湖南警察学院博士专项项目(2016ZX03)。; 文摘为保证UAV在线航迹规划结果满足执行任务的终端约束条件,提出一种基于C/FD-GMRES的UAV在线航迹规划滚动优化求解算法。将同伦连续方法与前向差分增广最小残差法结合,在每个采样时刻计算一次残差向量线性方程,采用前向差分近似替代雅可比矩阵与向量的乘积,再基于广义最小残差法快速求解大规模线性方程。仿真实验结果表明,该算法能够有效规避空间障碍,并规划出稳定收敛至固定终端状态的运动轨迹,规划时间为百毫秒级,满足在线规划实时性的要求。; 关键词最优控制在线航迹规划 C/FD-GMRES; Keywords Optimal control Online route planning C/FD-GMRES; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 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	面向ARM平台的自标定驾驶员疲劳检测方法	方斌徐硕冯晓锋	《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合面部特征的机动车驾驶人疲劳检测	冯晓锋方斌	《机械科学与技术》 CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于融合眼嘴头部特征的疲劳驾驶检测方法	冯晓锋	《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于C/FD-GMRES方法的UAV在线航迹规划算法	方斌冯晓锋李杰	《计算机应用与软件》北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料