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基于视觉的驾驶人疲劳及注意力监测方法
,张春雨
公路交通科技 , 2010,
Abstract: 对驾驶人疲劳状态监测技术进行了深入研究,分析了在实际应用中存在的问题,在此基础上提出基于灰度方差定位驾驶人面部,利用投影曲线极点位置分割面部器官独立区域,对每一个独立区域进行OSTU计算和轮廓提取,最终获得眼睛的轮廓状态,利用PERCLOS判断驾驶人的精神状态。利用驾驶人面部器官定位的结果,对人体头部旋转运动模型进行分析,提出了计算驾驶人面部旋转角度的计算方法。最后给出判断驾驶人的注意力是否分散的判断策略。试验结果表明,该算法实时性好,具有较好的鲁棒性,可以为驾驶人疲劳状态及注意力状态的判断提供较为准确的依据。
参数型不确定系统的鲁棒严正实镇定
,
自动化学报 , 1995,
Abstract:
不变根分布的多项式的最大摄动界
,
自动化学报 , 1995,
Abstract: ?已知不确定的特征多项式p(s,q),其系数依赖于参数向量q,一个富有意义的问题是:可以允许q摄动多大而使摄动后的多项式仍保持标称多项式p(s,0)所具有的惯性(亦称根分布)数?这就是所谓不变根分布的多项式的最大摄动界问题.本文将就仿射线性及仿射双线性两情况给出上述问题的解答与算法.
The Problem of Robust Strict Positive Real Stabilization for Parametric Uncertain Systems
参数型不确定系统的鲁棒严正实镇定

Guo Lei,Zhao Keyou,
,

自动化学报 , 1995,
Abstract:
Maximal Perturbation Bounds for Invariant Root Distribution of Polynomials
不变根分布的多项式的最大摄动界

Zhao Keyou,Guo Lei,
,

自动化学报 , 1995,
Abstract: Given an uncertain characteristic polynomial p(s, q) whose coefficients depend on a parameter vector q. A meaningful question is how large perturbation for vector q can be permitted so that the perturbed polynomial preserves the same root distribution with the nominal polynomial p(s, 0). This is called the maximal perturbation bounds for invariant root distribution of polynomials. For affine linear and bilinear perturbation cases this paper gives the answers and an algorithm for the above question.
驾驶员视线估计方法综述
张春雨,,蔡蕾,王琪
公路交通科技 , 2009,
Abstract: 研究基于计算机视觉的视线估计方法,对驾驶员视线估计的暨有研究成果加以回顾与评述,并对可能的发展趋势进行分析。主要针对3类基于计算机视觉的方法展开论述基于PCCR(PupilCenterCornealReflection)技术的视线估计方法;基于AAM模型(ActiveAppearanceModel)的视线估计方法;基于统计模式识别的视线估计方法。总体上讲各种技术都是基于图像传感器的,很难突破图像传感器特有的鲁棒性不强、难以适应全天候工作要求的缺点,但各种技术有着各自的特点,因此也很难用统一的标准去衡量各种监测技术的优劣。本文给出了几种有代表性系统的性能比较。
一种基于Gabor小波的驾驶员眼部状态识别方法的研究
王荣本,,储江伟
中国图象图形学报 , 2003, DOI: 10.11834/jig.200309365
Abstract: 近年来,由于驾驶员疲劳驾驶导致的交通事故逐年递增,所以有必要规范驾驶员的行为.由于驾驶员的疲劳状态可由眼睛状态表达出来,为了对眼睛状态进行有效监测,介绍了一种在车辆上安装CCD监测驾驶员行为的新方法,并介绍了一种采用计算机视觉对驾驶员的眼睛状态进行识别的技术方法.该方法是根据驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别的这一特点,提出的一种利用Gabor小波提取眼角处的纹理走向特征值,并将由所有特征值组成的特征矢量作为三层神经网络的输入,以输出对应3种不同精神状态的眼部状态的识别方法.试验结果表明,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部状态.
视频拼接中最优自适应单应性矩阵求解算法
张春雨, 王文, 邱亚特,
吉林大学学报(工学版) , 2013,
Abstract: 针对交通场景中对视频拼接速度要求较高的特点,提出了利用视频帧最优单应性矩阵进行实时拼接的双线程快速算法。首先,利用SURF(Speededuprobustfeatures)算法提取图像特征点;其次,通过NN(Nearestneighbor)算法以及优化的RANSAC(Randomsampleconsensus)算法进行特征点的匹配,并去除误匹配点对;再次,利用重叠区域的归一化协方差相关函数最大化得到视频前k帧配准效果最佳的单应性矩阵,作为后继视频帧场景拼接的映射矩阵;同时,采用KLT算法对k+1的后继视频帧特征点进行动态跟踪,若匹配点对的数量变化超过了给定的阈值,则认为当前的最优单应性矩阵需要进行优化和变换,重新计算k幅视频帧中新的特征点对,经匹配后求取新的最优单应性矩阵。在交通场景中的拼接实验证明,该快速算法平均视频帧的拼接处理速度小于100ms,对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,具有参数估算准确,计算量小、速度快的优点,能够满足系统对视频拼接的实时性和精确性要求。
驾驶员驾驶行为监测中的面部定位方法的研究
王荣本,,刘锐,储江伟,初秀民
公路交通科技 , 2003,
Abstract: 在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监测时,面部定位是关键技术之一。研究表明人脸皮肤颜色分量在特定颜色空间内具有特定的分布特性,为了解决人脸定位的实时性以及头部旋转不确定性等问题,本文给出了一种基于皮肤颜色模型的人脸定位算法。算法利用人脸皮肤颜色的分布特性来提取图像中存在的皮肤区域,试验证明了上述算法的有效性.
适用驾驶员疲劳状态监测的人眼定位方法研究
王荣本,,储江伟,初秀民
公路交通科技 , 2003,
Abstract: 驾驶员在车辆行驶过程中是否疲劳驾驶可以从眼睛的状态反映出来,利用驾驶员眼睛的状态信息来判断驾驶员疲劳状况是一种可行的方法。在采用计算机视觉对驾驶员进行驾驶行为监控时,驾驶员面部眼睛定位是判断驾驶员是否疲劳驾驶的关键。为了解决面部眼睛定位的实时性以及头部旋转不确定性等问题,本文在人脸面部定位的基础上,给出了一种基于区域标示算法的面部人眼定位算法。试验验证了上述算法的有效性。
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