详细内容或原文请订阅后点击阅览
醉酒司机将从交通摄像头图像中识别
计算机视觉算法将拯救道路上的生命。
来源:安全实验室新闻频道制止酒后驾驶：交通摄像头图像将识别醉酒司机
计算机视觉算法将拯救道路上的生命。
埃迪斯科文大学 (ECU) 的研究人员开发了一种新的计算机系统，该系统使用视频分析来确定驾驶员是否受到酒精影响。该系统使用摄像机的数据来检测驾驶员的醉酒迹象。
该研究是与 Mix by Powerfleet 合作进行的。该实验涉及不同程度酒精中毒的司机：清醒、低度醉酒和重度醉酒。司机在驾驶模拟汽车时被录像。
创建的机器学习系统分析驾驶员面部的标准 RGB 视频记录（红、绿、蓝通道），以评估酒精中毒程度。分析面部特征、注视方向和头部位置等参数。研究成果
已呈现在 IEEE/CVF 计算机视觉应用冬季会议上。
该系统对中毒程度进行分类的准确度为 75%。它不仅适用于配备驾驶员监控系统和眼球追踪技术的车辆，还可以用于智能手机，以改善酒精中毒的检测。
该技术可以在旅行开始时检测醉酒情况，从而有可能防止醉酒司机出现在道路上。这与需要长时间观察驾驶员行为以确定醉酒状态的方法不同。
该系统还包括对驾驶员面部 3D 和红外视频的分析、驾驶员姿势和与方向盘交互的记录，以及模拟器事件日志和驾驶行为的屏幕记录。该数据集将有助于进一步的科学研究。