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World File Search System困倦
人工智能研究和商业解决方案卓越中心
1. 预测音频/文本序列 2. 儿童成长预测 3. 作物健康分析和疾病识别 4. 植入物状况预测 5. 空间数据的自动注释 6. 基因组数据中的隐藏模式识别 7. 土木结构健康分析 8. 驾驶员困倦检测 9. 图像字幕生成器/注释
艾克斯-马赛大学 - Théses.fr
图 6-5：使用行为数据集、驾驶时间和参与者信息训练的模型的实际时间和估计时间之间的误差分布（左图）和相关性（右图）的频率直方图。................................................ . ................................................. ................................... 119 图 6-6：训练模型的实际时间和估计时间之间的误差分布频率直方图（左图）和相关性（右图）具有行为、汽车和生理数据集。................................................ . ................................................. ...................................................... 119 图 7-1 :用于新驾驶员疲劳驾驶检测和预测模型泛化的数据集划分（训练/验证/测试）...... 129 图 7-2：检测模型泛化的数据源并预测新驾驶员驾驶时的困倦................................................................ ................................................... 130 图 7-3：REQM用于检测困倦程度的不同数据源的验证集和测试集。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ...................................................... 132 图 7-4：验证集和测试集的 REQM用于检测睡意水平的不同数据源。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ................................................... 133 图 8-1：传统机器学习与迁移之间的说明图学习（改编自 Pan & Yang，（2010））....................................... ……………………………… ...................................... 140 图 8-2：数据集划分。 ……………………………… ...................................................... 143 图 8-3：用于调整模型以进行检测和处理的数据源预测新驾驶员驾驶时的困倦...................................................... ......................... 143 图 8-4：Oktal® 的静态驾驶模拟器。A 代表 3 个视频屏幕上显示的道路场景。B 代表仪表板。C 是faceLAB® 硬件。D 是用于心电图的三个电极中的两个，E 是呼吸带。。F 是 EDA 的电极（由于信号损失严重，本研究中未使用）。........................................................................................................... 149 图 8-5：具有不同类型道路和相关交通的场景图 ................................ 150 图 8-6：用于调整 ANN 的训练方法。圆柱体代表不同的数据集。小数字圆圈代表第 2.7 部分使用 ANN 进行自适应学习的方法中定义的流程步骤。矩形代表流程中的步骤。.................................................................... 155 图 8-7：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在调整前后检测到的困倦程度的均方根误差 (RMSE) 和标准误差。星号代表显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。158 图 8-8：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在适应前后预测的嗜睡等级 1.5 发生时间的 RMSE 和 SD 平均值。星号表示均值差异的显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。................................................................................................................................................ 159 图 8-9：检测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD，作为用于调整 ADANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。................................................................................................ 160 图 8-10：调整后，Ad-ANN 验证数据集的不同 τ 之间的 RMSE 均值 P 值比较。.................................................................................................................... 161 图 8-11：预测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD 作为用于调整 AdANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。............................................................................................. 162 图 8-12：调整后，将 AD-ANN 验证数据集中每个 τ 与另一个 τ 进行比较的 RMSE 平均值的 P 值。................................................................................................................... 163 图 8-13：困倦程度检测：用于适应的参与者（A）和 ANN 从未遇到过的其他参与者（B）的 RMSE 平均值和 SD，前后
使用额叶脑电图进行实时警觉检测
印度喀拉拉邦阿姆利塔普里 2 首席技术官，StimScience Inc.，美国加利福尼亚州伯克利 摘要 在执行许多单调的活动时，操作员的警惕性会受到影响，例如车间和制造车间任务、驾驶、夜班工人、飞行以及一般任何需要个人长时间高度集中注意力的活动。在这些情况下，驾驶员或操作员疲劳会导致困倦和警惕性降低，这是造成道路交通事故或车间事故中伤亡的最大因素之一。在这些情况下，拥有一个警惕性监测系统来检测警惕性下降变得非常重要。本文介绍了一种系统，该系统使用来自易于使用的市售脑机接口可穿戴设备的非侵入性记录的额叶脑电图来确定个人的警惕状态。个人脑电波额叶 Theta 波段（4-8Hz）功率谱的变化可预测个人注意力水平的变化——提供早期检测和预警系统。该方法提供了一种准确、廉价且实用的系统，可用于跨不同环境进行警觉性监测。 关键词 脑机接口、脑电图 (EEG)、警觉性监测、低功耗蓝牙 (BLE)、驾驶员困倦 1. 引言
驾驶员监控最新技术的调查和综合
道路车辆事故大多是由于人为失误造成的，而许多此类事故可以通过持续监控驾驶员来避免。驾驶员监控 (DM) 是汽车行业越来越受关注的话题，它将与所有非完全自动驾驶的车辆保持相关性，因此对于普通车主来说，它将在未来几十年内一直存在。本文重点介绍 DM 的第一步，即表征驾驶员的状态。由于 DM 将越来越多地与驾驶自动化 (DA) 联系在一起，本文将清晰地介绍 DM 在 DA 的六个 SAE 级别中的作用。本文概述了 DM 的最新技术，然后对其进行了综合，为 DM 的众多表征技术提供了独特、结构化、多分类的视角。根据调查结果，本文从五个主要维度（此处称为“（子）状态”）描述了驾驶员状态，即困倦、精神负荷、注意力分散、情绪和影响。驾驶员的多分法视图通过一对互锁表格呈现，这些表格将这些状态与其指标（例如，眨眼率）以及可以访问每个指标的传感器（例如，摄像头）相关联。这些表格不仅考虑了与驾驶员直接相关的影响，还考虑了与（驾驶）车辆和（驾驶）环境相关的影响。它们一目了然地向相关研究人员、设备提供商和汽车制造商展示了 (1) 他们实施各种形式的先进驾驶员管理系统的大部分选项，以及 (2) 进一步研究和创新的成果丰硕领域。关键词：调查、驾驶员监控、驾驶员状态、传感器、指示器、困倦、精神负荷、分心、情绪、受影响
伊拉斯谟世界联合硕士学位安全可靠性与安全性光子学 (PSRS)
学生将通过与工业合作伙伴的密切互动，学习各种应用领域的知识，例如：危险和/或非法商品的检测、边境嫌疑人检测、无现金支付的签名识别、打击假冒、法医和安全标记、生物系统分析、驾驶员困倦检测、医疗紧急情况下的识别系统、车辆间距离测量、生物医学应用、医疗诊断、污染控制、驾驶员视觉增强、驾驶辅助（防撞系统）、工业生产控制、帮助提高农业效率、食品安全、片上实验室生物传感器、化学物质和生物或无机材料的识别、光子装置的高精度制造、功能表面的生成和工业上的先进材料。
全球伊斯兰教育中的人工智能
一、前言 人工智能是现代科学技术的成果，确切地说是计算机时代以来的成果，随着信息技术的进步，各个领域都走向数字化，人工智能也随之迅速发展。这项技术采用了计算机算法过程，具有多种优势。首先，人工智能具有非凡的思维速度，尤其是随着计算机和数字设备速度的快速增长，人工智能的思维速度也在不断提高。其次，由于设备上的机械化和全可测量过程，它具有很高的准确性和精确度。第三，由于它们不会像人类那样经常感到疲劳、困倦或注意力转移（人为错误），因此可以最大限度地减少错误。这些优势使得人工智能有望广泛用于执行各种类型的任务，包括教育领域。
彻底改变人类状态监测的三个平台
• 现有的解决方案主要基于摄像头。驾驶员摄像头的问题包括照明、眼镜、帽子、公交车和卡车的安装角度、没有自检功能以及没有备份冗余。它们会错过睁着眼睛睡觉的驾驶员的关键警报。道路摄像头识别出驾驶员在未打信号灯的情况下变道，但驾驶员可能已经在驾驶时睡着了。摄像头无法识别疲劳的早期迹象，只能识别驾驶员即将睡着时的后期困倦迹象。其他实验技术则存在运动伪影问题。• “驾驶时突发健康紧急情况可能会造成毁灭性的影响，包括对周围交通造成没有警报的后果。”