基于姿态估计的驾驶员分心驾驶状态分类算法研究.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月南京工程学院学报(自然科学版)().:./.投稿网址:/.基于姿态估计的驾驶员分心驾驶状态分类算法研究张剑书王浩然王彦博赵柞旭(.南京工程学院计算机工程学院 江苏 南京.南京师范大学计算机与电子信息学院 江苏 南京)摘 要:大量研究证明驾驶员分心驾驶与交通安全性降低之间存在很大的关联.采用 算法检测人体并用人体姿态估计系统检测人体骨骼关键点利用欧氏距离、角的余弦构建特征并用 判定函数进行特征选择利用筛选高精度子树的方式去除传统随机森林算法中表现较差的树以 统计量作为评估决策树相似度的标准利用谱聚类算法选择一致性低的决策树作为子树来改进随机森林算法运用改进前后的两种随机森林
2、算法在分心驾驶数据样本上进行试验并比较.结果表明在相同数量的子树下改进的随机森林算法比传统算法检测精度高具有更好的鲁棒性和泛化能力.关键词:姿态估计随机森林谱聚类深度神经网络中图分类号:.收稿日期:修回日期:基金项目:江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目()作者简介:张剑书硕士实验师研究方向为视频图像处理.:.引文格式:张剑书王浩然王彦博等.基于姿态估计的驾驶员分心驾驶状态分类算法研究.南京工程学院学报(自然科学版)():.第 卷第 期张剑书等:基于姿态估计的驾驶员分心驾驶状态分类算法研究 分心驾驶行为是指驾驶员在驾驶时将注意力集中在与正常驾驶不相关的活动上这会导致驾驶员对突发事件的反应速
3、度下降、增加交通事故发生的概率、造成不必要的生命和财产损失.根据美国国家公路交通安全管理局提供的数据 年美国致死交通事故中有 与分心驾驶相关且 岁的驾驶员占死亡比例最大.中国在中华人民共和国道路交通安全法实施条例第六十二条(三)项中已明确规定:驾驶机动车时不得出现拨打接听手持电话、观看电视等妨碍安全驾驶的行为.然而大部分驾驶员对分心驾驶的危险性缺乏普遍认知.国内外众多学者都在积极开展有关分心驾驶行为检测的研究工作.目前对驾驶员分心驾驶行为的检测可分为接触式和非接触式.文献采用基于脑电图的大脑动力学对驾驶分心的反应进行研究但接触式方法穿戴设备成本较高且容易引起驾驶员分心难以应用到实际的驾驶环境中
4、文献 采用面部行为分析工具(.、)提取面部特征来识别驾驶员分心驾驶的方法但白天光线较强或夜间光线较弱检测出人脸的概率会下降并且这类方法主要是检测疲劳状态对分心行为检测并不全面文献采用多种传感器数据作为识别分心驾驶行为的特征但是这需要多种高质量传感器的支持且传感器与控制系统之间需保持高速稳定的数据传输增加了成本文献 采用改进的卷积神经网络()自动提取有效特征利用长短期记忆神经网络()或全连接网络()进行分类该类方法虽取得了一定的效果但深层网络仍存在训练过程缺乏可解释性的问题.本文 提 出 一 种 基 于 人 体 姿 态 估 计 系 统()的驾驶员分心驾驶行为检测方法通过 算法和 提取驾驶员人体骨
5、骼关键点的位置信息再对驾驶员分心驾驶行为进行分析与挖掘采用 判定函数选择有效特征可大大降低分类模型输入特征的维度对随机森林算法进行改进相较于传统的随机森林算法可以用更少的子树获得接近的检测性能.驾驶行为特征提取.姿态估计利用 算法和 从图像数据中提取目标对象的 个人体骨骼关键点在实际情况下可以忽略摄像头无法捕捉到的驾驶员左脚踝和右脚踝这两个关键点只对 个关键点进行分析.采用传统的自顶向下的方法骨骼检测示意图如图 所示.先用目标检测算法检测驾驶员再用单人姿态估计()算法识别驾驶员的姿态.图 基于 的姿态估计结果示意图由图 的 个人体骨骼关键点数据构建有效的模型输入特征.当人的姿态发生变化时各关节
6、之间的距离以及角度相应地也会发生一定变化.将 个人体骨骼关键点两两求取二维空间的欧式距离得到 维的向量计算公式为:()()()根据余弦定理和取得的两个关键点之间的欧氏距离求取 个关键点中每 个关键点所构成三个角的余弦值共计 维.将构建的距离特征和角度特征合并共有 个特征值即每个包含特征值的向量是 维.特征提取由于基于姿态估计方法构建的特征属性多容易引发维数灾难且这些特征是通过穷举得到没南京工程学院学报(自然科学版)年 月有进行筛选混杂了很多不相关特征增加了学习任务的难度.因此通过引入多分类 准则函数来选择特征对于给定数据样例异类样本类间均值之差最大同类样例类内离散度最小.多分类 准则函数的定义
7、为:()()()()()()式中:为分类问题中包含类别的数量为数据集中第 个类别包含的样本的集合为第 类中的样本数量为一个样本数据为第 类别中所有样本特征数据均值 为数据集中所有样本特征数据的均值.将全体数据集代入 准则函数每一个特征对应一个 准则函数的函数值然后将每个特征对应的 函数的函数值从大到小排序后再累加得到 函数值累计函数变化曲线如图所示.由图 可见随着特征数量的增加函数的累计值逐渐增加当特征数增加到 后 函数累计值的增速趋缓可以认为当特征数量为 时 函数的累计值趋于收敛再增加特征数量对于分类性能的提升不大.因此选择前 个特征用于驾驶员行为分类.图 函数值累计函数变化曲线基于改进随机
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