基于人类视觉皮层双通道模型的驾驶员眼动行为识别

作     者：申天啸 韩怡园 韩冰 高新波 SHEN Tianxiao;HAN Yiyuan;HAN Bing;GAO Xinbo

作者机构：西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071 重庆邮电大学重庆市图像认知重点实验室重庆400065 

出 版 物：《智能系统学报》 (CAAI Transactions on Intelligent Systems)

年 卷 期：2022年第17卷第1期

页      面：41-49页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61572384,62076190,41831072) 西安电子科技大学研究生创新基金项目. 

主　　题：眼动视频数据库 行为识别 深度学习 道路安全 辅助驾驶 眼动追踪 人类视觉系统 行为研究 

摘      要：驾驶员的危险行为会增加交通事故的发生率,目前对驾驶员行为的研究中大多通过面部识别等方法对异常行为如疲劳驾驶、接电话等进行识别。这种方法仅客观地对驾驶员行为进行分类,而忽略了他们在驾驶过程中的主观心理。眼动仪是记录和分析驾驶员眼动数据的有效工具,可以清晰地了解驾驶员的想法并总结其视觉认知模式。因为目前还没有针对驾驶员眼动行为的数据库,首先构建了真实道路场景下的眼动视频数据集VIPDAR_5,与传统数据相比,它存在更多的摄像机运动、光照变化、视线遮挡等情况。针对这些问题提出了一个基于人类视觉皮层双通路的模型TWNet,通过模拟视觉机制,提高了驾驶员眼动行为的识别性能。另一方面,通过自适应最大池化层和通道权重设置,减少参数,提高准确率。在VIPDAR_5数据集上的实验结果表明,与现有方法相比,该模型能有效识别驾驶员眼动行为。