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基于对数梅尔频谱图和卷积循环神经网络的脑电驾驶疲劳检测
驾驶员疲劳检测是减少事故、提高交通安全的重要手段之一，其主要挑战在于如何准确识别驾驶员的疲劳状态。现有的检测方法包括基于面部表情和生理信号的打哈欠、眨眼等，但基于面部表情的检测结果会受到光照和环境影响，而脑电信号是直接反应人的精神状态的生理信号，对检测结果的影响较小。本文提出一种基于EEG的对数梅尔语谱图和卷积循环神经网络(CRNN)模型来实现驾驶员疲劳检测，这种结构可以发挥不同网络的优势，克服单独使用各个网络的劣势。其流程为：首先将原始脑电信号经过一维卷积的方法实现短时傅里叶变换（STFT），并经过梅尔滤波器组得到对数梅尔谱图，然后将得到的对数梅尔谱图输入到疲劳检测模型中，完成脑电信号的疲劳检测任务。疲劳检测模型由6层卷积神经网络（CNN）、双向循环神经网络（Bi-RNN）和分类器组成。在建模阶段，将谱图特征输送到6层CNN自动学习高级特征，从而在双向RNN中提取时间特征，得到谱图-时间信息。最后，通过由全连接层、ReLU激活函数和softmax函数组成的分类器得到警觉或疲劳状态。本研究的实验是在公开可用的数据集上进行的。结果表明，该方法能够准确区分警觉与疲劳状态，且稳定性较高；此外，还将四种现有方法的性能与本文方法的结果进行了比较，均表明本文方法能够取得目前为止的最好效果。
Spoke 与 Curiosity Lab 合作测试和开发第一条脆弱道路
佐治亚州桃树角 – 2023 年 4 月 21 日 – 桃树角是美国首批由现实世界互联基础设施和 5G 驱动的智慧城市之一，今天与 Spoke 展开合作。Spoke 是一家旨在通过为弱势道路使用者 (VRU) 提供首个互联物联网生态系统来改变道路安全和乘客连接的公司。该技术通过将 VRU 连接到他们周围的移动生态系统，为驾驶员提供洞察力和情境感知，确保 VRU 被看到和保护。通过此次合作，Spoke 可以继续使用 Curiosity Lab 的智能城市生态系统测试和开发他们的 VRU2X 技术，在该生态系统中，真实的驾驶员、行人和自动驾驶汽车每天都在使用公共道路。Spoke 的 VRU2X 系统利用了移动系统中的三个连接级别。这包括 C-V2X，用于在汽车和 VRU 之间提供直接和即时通信，LTE/5G 蜂窝通信，用于在汽车和 VRU 之间提供高级情境感知警报，以及用于车辆识别和可视化的摄像头/雷达系统。利用这些连接层，Spoke 的技术可确保车辆能够识别行人、骑行者等 VRU，并且 VRU 在肉眼检测到车辆之前就能意识到车辆的存在。Spoke 还与高端汽车制造商奥迪密切合作，进行 C-V2X 初始部署，以围绕自行车到车辆用例开发解决方案。Spoke 首席战略和运营官 Reid Sigety 表示：“我们创造的技术源于我们对骑行的热情、我们作为 VRU 感受到不安全或受伤的经历，以及我们让道路对所有人都更安全的愿景。”“我们与合作伙伴高通一起，重新构想了 C-V2X 技术的外形尺寸，使该解决方案足够小，可以安装在自行车上，不会打扰骑车人或影响性能。专用硬件提供了额外的安全优势，有助于减少碰撞和事故相关的拥堵，同时通过每秒 10 次的匿名连接提供高定位精度。”与 Curiosity Lab 合作不仅使我们能够继续改进和开发我们的解决方案，而且还为我们提供了一个空间来观察这些解决方案在现实场景中的改进情况。我们很高兴与 Peachtree Corners 的合作伙伴一起进一步测试和改进这项技术，并继续改进我们的解决方案，以拯救全国各地的生命。” 此次合作将使 Spoke 能够继续在某些 Peachtree Corners 市政车辆中测试其 C-V2X 和 VRU2X 技术，并将由部分 Peachtree Corners 道路工人使用，以提高在公共道路上工作的安全性。这将使用 Commsignia 的 C-V2X 中央系统来完成，该系统将衡量这些解决方案的有效性。此外，Spoke 将把其技术集成到