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World File Search System困倦
实时驾驶员困倦检测系统...
每天发生的重大道路交通事故数量在增加，其中大多数归咎于驾驶员的过错。根据美国的一项调查，据报道，2016 年发生了超过 30 起大型道路交通事故，造成超过 3 人严重受伤。最有趣的问题是，在这项调查中，有 70% 的事故是由于疲劳驾驶造成的。该项目的目标是建立一个困倦检测系统，该系统可以检测到一个人的眼睛闭了几秒钟或一个人打哈欠。当检测到困倦时，该系统会提醒驾驶员。任何人际关系中都存在情绪。面部表情、对话、手势甚至态度都可以用来描绘这些感受。情绪识别最明显、信息最丰富的选择也是人脸。人脸更容易收集。该项目的主要贡献是睡意检测和警告，它基于人的睁眼或闭眼。
使用实时驾驶员困倦检测...
驾驶员疲劳是指一种疲劳或困倦的状态，会削弱驾驶员安全驾驶车辆的能力 [1]。疲劳驾驶是全球道路交通事故的重要诱因，因为它会影响驾驶员的反应时间、决策能力和整体警觉性。疲劳驾驶的后果可能与醉酒驾驶一样严重，包括车道保持能力、判断距离和有效处理驾驶环境信息的能力下降 [2]。驾驶员疲劳造成的损失是广泛而多方面的，会影响个人和公共安全。从个人角度来看，疲劳驾驶会增加发生事故的风险，导致潜在的伤害或死亡。从经济角度来看，这些事故可能导致与车辆维修、医疗费、保险费和法律费用相关的巨额财务成本。从更广泛的角度来看，驾驶员疲劳会因事故 [3]、应急响应和清理工作而导致交通拥堵，进一步影响经济生产力和交通网络的效率。
使用深度...检测驾驶员困倦
摘要：驾驶员困倦是导致全球道路交通事故的一个关键因素。为了缓解这一问题，人们使用计算机视觉、机器学习和生理信号处理等先进技术开发了各种驾驶员困倦检测系统。使用带注释的困倦和警觉驾驶实例数据集训练机器学习算法，以准确分类驾驶员的状态。从面部表情、眼球运动和生理信号中提取的特征被输入分类器，以有效检测困倦模式。该技术基于光学数据和人工智能，可以自动检测驾驶疲劳。一种算法被用来检查驾驶员是否在睡觉或打哈欠，如果是，就发出警报，这样我们就可以防止事故发生。索引术语——计算机视觉、深度学习、卷积神经网络、眼睛纵横比、嘴巴纵横比。
使用量子机器学习检测困倦...
Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。 脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。 虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。 变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。 本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。 QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。 1。Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。1。EEG信号已进行预处理，以提取相关特征，例如Higuchi分形维度，复杂性和迁移率以及统计特征。结果将与经典MLP模型进行比较。这项工作有助于探索QML嗜睡的背景，在文献中尚未对此进行广泛研究。它是QML模型适合此类数据的概念证明，并且随着量子计算的不断发展，可以进一步改进。关键字：脑电图。量子机学习。嗜睡检测。诊断。变异量子算法。简介量子力学提出了一种用于解决计算问题的新范式，有时比经典方法具有显着优势，例如在质量分解或量子系统模拟中（Maior等，2023）。在这项研究中，我们通过变异量子算法（VQA）利用量子机学习（QML）来分析一个实际问题 - 使用现实世界脑电图（EEG）时间序列数据检测嗜睡。我们在此扩展的摘要中分析了ULG多模式嗜睡数据库（也称为Drozy）的主题8（Massoz等，2016）。从脑电图数据中准确检测嗜睡对于确保行业和关键过程的安全至关重要。疲劳的工人可以在工作场所构成重大风险，尤其是在涉及危险行动的行业和
利用脑电图信号检测困倦的卷积神经网络
1 多媒体信息系统和高级计算实验室（MIRACL），斯法克斯大学，斯法克斯 3021，突尼斯；siwarchaabene@gmail.com（SC）；Bassem.Bouaziz@isims.usf.tn（BB）；amalboudaya71@gmail.com（AB）2 斯法克斯数字研究中心，BP 275，Sakiet Ezzit，斯法克斯 3021，突尼斯 3 马格德堡奥托冯格里克大学体育科学研究所，39104 马格德堡，德国； anita.hoekelmann@ovgu.de 4 神经科学、生理学和心理学跨学科实验室：身体活动、健康和学习 (LINP2)，UFR STAPS，UPL，巴黎楠泰尔大学，92000 楠泰尔，法国 5 IRIT-ENSEEIHT，图卢兹大学，31013 图卢兹，法国；lotfi.chaari@toulouse-inp.fr * 通信地址：achraf1.ammar@ovgu.de † 这些作者作为第一作者对本文的贡献相同。 ‡ 这些作者作为最后一位作者对本文的贡献相同。
基于脑电图的跨受试者驾驶员困倦识别...
摘要 — 在基于脑电图 (EEG) 的驾驶员困倦识别中，设计免校准系统仍然具有挑战性，因为 EEG 信号在不同的受试者和记录会话之间差异很大。人们已经做出了许多努力来使用深度学习方法从 EEG 信号中识别心理状态。然而，现有的工作大多将深度学习模型视为黑盒分类器，而模型学到了什么以及它们在多大程度上受到 EEG 数据中噪声的影响仍未得到充分探索。在本文中，我们开发了一种新型卷积神经网络，并结合了一种解释技术，可以对重要特征进行样本分析以进行分类。该网络结构紧凑，利用可分离卷积以时空序列处理 EEG 信号。结果表明，该模型在 11 个受试者的留一法跨受试者困倦识别中实现了 78.35% 的平均准确率，高于传统基线方法的 53.40%-72.68% 和最先进的深度学习方法的 71.75%-75.19%。解释结果表明，该模型已经学会从脑电信号中识别出具有生物学意义的特征，例如 Alpha 主轴，作为不同受试者困倦的强有力指标。此外，我们还利用解释技术探索了一些错误分类样本背后的原因，并讨论了提高识别准确率的潜在方法。我们的工作展示了使用可解释的深度学习模型从复杂的脑电信号中发现与不同心理状态相关的有意义模式的有希望的方向。
驾驶员困倦对注视相关脑电位的影响
本期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到：http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-162944 注意：引用本作品时，请引用原始出版物。Ahlström, C., Solis-Marcos, I., Nilsson, E., Akerstedt, T., (2020), The impact of driver sleepiness on fixation-related brain potentials, Journal of Sleep Research , 29(5), e12962. https://doi.org/10.1111/jsr.12962
使用 CNN 进行驾驶员困倦检测的比较分析
该项目的主要目的是检测驾驶员的困倦程度并向其发出警报，这是避免事故发生的重要预防措施。这里应用了两种基于卷积神经网络 (CNN) 的不同算法，并分别比较了结果。“高速公路催眠”是驾驶时需要解决的一个严重问题，尤其是在高速公路上。在高速公路上连续行驶 3 小时以上的驾驶员必须意识到这一严重问题。如果对此有适当的了解，死亡率将大大降低。在这个项目中，提供了一个专用的检测和报警系统，以在驾驶员困倦时向其发出警报。使用 CNN 是因为它在分析图像和视频方面非常有效。在这个项目中，使用实时视频源通过合适的算法检测困倦程度。
基于脑电图的驾驶员方法...
摘要：困倦不仅是传统驾驶条件下安全驾驶的核心挑战，也是自动驾驶汽车附加服务被广泛接受的严重障碍（因为困倦实际上是自动驾驶晕车最具代表性的早期症状之一）。鉴于检测驾驶员困倦的重要性，本文回顾了基于脑电图 (EEG) 的驾驶员困倦检测 (DDD) 算法。为了方便回顾，基于 EEG 的 DDD 方法被组织成树形结构分类法，分为两个主要类别，即“仅检测（开环）”和“管理（闭环）”，两者均旨在设计更好的 DDD 系统，以确保早期检测、可靠性和实用性。为了实现这一目标，我们解决了七个问题，这些问题的答案有助于开发一种优于现有系统的基于 EEG 的 DDD 系统。本综述文章的一个基本假设是，虽然驾驶员困倦和晕车引起的困倦是由不同的因素引起的，但调节困倦的大脑网络是相同的。
用于驾驶困倦评估的频率间地形和动态高阶功能连接
摘要——先前研究探索驾驶困倦时利用了频谱功率和功能连接，而没有考虑频率间和更复杂的同步。为了弥补这种不足，我们使用高阶功能连接 (HOFC) 和包络相关性探索了基于频带间地形和动态特性的区域间同步。我们提出了 HOFC、相关 HOFC 和衡量功能连接总体效应的全局指标的动态相互作用。EEG 数据集是从 30 名健康受试者那里收集的，他们经历了两次驾驶会话。采用两会话设置来评估会话间的指标可靠性。根据结果，我们观察到可靠的显著指标变化，主要涉及 alpha 波段。在 HOFC θα 、HOFC αβ 、相关 HOFC θα 和相关 HOFC αβ 中，额叶中央、中央中央和中央顶叶/枕叶区域的连接水平指标显著增加，表明中央区域占主导地位。HOFC θαβ 和 aHOFC θαβ 也得到了类似的结果。对于动态低阶 FC 和动态 HOFC，全局指标显示 alpha、theta-alpha 和 alpha-beta 波段有可靠的显著增量。相关 HOFC α 和相关 HOFC θα 的模块化指数也表现出可靠的显著差异。本文证明了带内和频率间地形和