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基于面部特征的疲劳驾驶检测技术研究

基于面部特征的疲劳驾驶检测技术研究

作者：王舒磊沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着国民经济的快速发展和人民生活水平的显著提高,越来越多的人选择购买私家车,汽车数量的增加导致交通事故频发,造成大量财产损失和人身伤害。在造成交通事故的众多原因之中,疲劳驾驶占有很大的比重。因此,研究一种有效的驾驶员疲劳... 详细信息

随着国民经济的快速发展和人民生活水平的显著提高,越来越多的人选择购买私家车,汽车数量的增加导致交通事故频发,造成大量财产损失和人身伤害。在造成交通事故的众多原因之中,疲劳驾驶占有很大的比重。因此,研究一种有效的驾驶员疲劳检测方法具有重要意义。本文查阅了大量相关文献,比较了三种常用的疲劳驾驶检测方法,选择了基于人脸特征的疲劳驾驶检测方法,该方法不会干扰驾驶员,且检测精度高。基于单一疲劳特征判断疲劳程度存在局限性和准确度低的缺陷,而且当驾驶员处于疲劳状态时,面部的多个疲劳状态都会发生变化,如频繁眨眼、打哈欠以及瞌睡点头或头部倾斜等。故本文使用多个疲劳特征融合进行驾驶员疲劳状态的判定,提出了一种非接触和能够实时检测的疲劳驾驶检测方法,以提高疲劳判定的准确性,减少误判的概率。本文首先使用改进后的目标检测网络YOLOX对驾驶员的面部区域进行检测,YOLOX具有检测速度快和精度高的优点,能够很好地满足本文对于人脸检测的精度和速度的综合要求。然后,采用改进的PFLD人脸关键点检测模型进行脸部关键点定位和头部姿态估计,既能够满足脸部关键点检测速度快、精度高的要求,还能利用头部姿态参数计算头部相关特征值,减少了计算量。最后利用多特征疲劳判别模型,实时判断驾驶员的疲劳程度,并进行疲劳预警。实验表明,本文提出的疲劳驾驶检测方法准确率达到97%以上,实时FPS可达到46帧/秒,可以有效地进行实时疲劳驾驶检测,且方法的性能优于其他大多数的疲劳驾驶检测方法。本文采用Python语言实现了具体的检测算法,并结合Py Qt5完成了检测工作界面的设计,并通过图像和数据实时直观地展示疲劳检测的结果,结果表明本文提出的检测方法能够满足疲劳驾驶检测的需求。

关键词：疲劳驾驶检测 YOLOX PFLD 多特征疲劳检测

基于改进U-Net网络的遥感影像建筑物提取方法

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激光与光电子学进展 2022年

作者：金澍关沫边玉婵王舒磊沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳工业大学软件学院

提取遥感影像中的建筑物对智慧城市建设有着重要意义。针对传统方法提取背景复杂遥感影像出现的精度低等问题，提出一种基于U-Net网络的遥感影像建筑物提取方法 MA-Unet。该方法主要由编码器和解码器组成，在编码器中引入卷积块注意力...

提取遥感影像中的建筑物对智慧城市建设有着重要意义。针对传统方法提取背景复杂遥感影像出现的精度低等问题，提出一种基于U-Net网络的遥感影像建筑物提取方法 MA-Unet。该方法主要由编码器和解码器组成，在编码器中引入卷积块注意力模块，其中通道注意力模块来筛选更重要的特征，抑制无效特征，空间注意力模块来筛选更深层次的语义特征，引入空洞空间金字塔池化模块提取不同尺度的特征。在解码器中，为了融合不同尺度大小的物体特征，将解码器中的特征图上采样后进行串联，这种信息聚合在某种程度上解决了不同尺度物体检测困难的问题。分别进行对比试验后，结果表明，MA-Unet方法在Massachusetts建筑物数据集上准确率、精度以及交并比分别优于U-Net1.7%、2.0%、1.6%，在WHU建筑物数据集上准确率、精度以及交并比分别优于U-Net1.1%、1.4%、2.3%，是一种更为有效且具有一定实际应用价值的目标提取方法。

关键词：

基于改进U-Net的遥感影像建筑物提取方法

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激光与光电子学进展 2023年第4期60卷 49-55页

作者：金澍关沫边玉婵王舒磊沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110870 沈阳工业大学软件学院辽宁沈阳110870

提取遥感影像中的建筑物对智慧城市建设有着重要意义。针对传统方法提取背景复杂遥感影像时出现的精度低等问题,提出一种基于U-Net的遥感影像建筑物提取方法(MA-Unet)。该方法主要由编码器和解码器组成。在编码器中,引入卷积块注意力模... 详细信息

提取遥感影像中的建筑物对智慧城市建设有着重要意义。针对传统方法提取背景复杂遥感影像时出现的精度低等问题,提出一种基于U-Net的遥感影像建筑物提取方法(MA-Unet)。该方法主要由编码器和解码器组成。在编码器中,引入卷积块注意力模块,其中通道注意力模块用来筛选更重要的特征,抑制无效特征,空间注意力模块用来筛选更深层次的语义特征,引入空洞空间金字塔池化模块提取不同尺度的特征。在解码器中,为了融合不同尺度大小的物体特征,将解码器中的特征图上采样后进行串联,这种信息聚合在某种程度上解决了不同尺度物体检测困难的问题。实验结果表明:MA-Unet方法在Massachusetts建筑物数据集上的准确率、精度、交并比(IoU)分别优于U-Net网络1.7个百分点、2.1个百分点、1.6个百分点,在WHU建筑物数据集上的准确率、精度、IoU分别优于U-Net网络1.1个百分点、1.4个百分点、2.3个百分点,是一种更为有效且具有一定实际应用价值的目标提取方法。

关键词：遥感影像语义分割建筑物提取注意力机制多尺度

“三足鼎立”竞争格局下自主新能源汽车发展方向

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智能网联汽车 2022年第3期 52-54页

作者：王舒磊曹茜芮郝伟伟赛迪工业和信息化研究院规划研究所

随着科技企业的直接加入,愈发多元化和复杂化的新能源汽车产业更需要构建一个基础设施完善、标准统一规范、人才供给充足、政策环境良好、企业互利共赢的新能源汽车产业生态体系。我国作为全球最大的新能源汽车市场,一直以来备受各方关... 详细信息

随着科技企业的直接加入,愈发多元化和复杂化的新能源汽车产业更需要构建一个基础设施完善、标准统一规范、人才供给充足、政策环境良好、企业互利共赢的新能源汽车产业生态体系。我国作为全球最大的新能源汽车市场,一直以来备受各方关注。在碳达峰、碳中和战略目标加持下,新能源汽车未来发展前景愈发大好。在这种大背景下,各方势力纷纷瞄准新能源汽车。

关键词：新能源汽车产业供给充足生态体系基础设施碳中和三足鼎立互利共赢战略目标

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高效耗能黏弹性阻尼框架结构减震性能研究

计算力学学报 2024年第3期41卷 437-444,505页

作者：张敏舒磊兴江西科技师范大学建筑工程学院南昌330038 华东交通大学土木建筑学院南昌330038

提出了高效耗能黏弹性阻尼器,研究了该阻尼器对框架结构的减震机理。首先给出了高效耗能黏弹性阻尼器的结构构造,推导了小震、大震与巨震作用下的阻尼放大系数计算公式,由此分析了该放大系数的变化规律。此外,还推导了设置高效耗能黏弹... 详细信息

提出了高效耗能黏弹性阻尼器,研究了该阻尼器对框架结构的减震机理。首先给出了高效耗能黏弹性阻尼器的结构构造,推导了小震、大震与巨震作用下的阻尼放大系数计算公式,由此分析了该放大系数的变化规律。此外,还推导了设置高效耗能黏弹性阻尼框架结构的等效阻尼比。分析表明,框架结构设置高效耗能黏弹性阻尼器在阻尼等效前后顶部位移反应时程曲线相差不超过10%。

关键词：框架阻尼高效减震黏弹性等效放大

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从特斯拉降价看我国造车新势力发展方向

智能网联汽车 2021年第3期 68-70页

作者：程楠王舒磊赛迪智库规划研究所

随着特斯拉工厂投入生产,产品价格持续下调,市场份额逐步扩大,对造车新势力现阶段已占有的市场必将形成极大冲击。同时,持续下调价格、推出新产品、更新新技术等发展策略,无异于包抄了我国造车新势力的发展后路。面对特斯拉的强势进攻,... 详细信息

随着特斯拉工厂投入生产,产品价格持续下调,市场份额逐步扩大,对造车新势力现阶段已占有的市场必将形成极大冲击。同时,持续下调价格、推出新产品、更新新技术等发展策略,无异于包抄了我国造车新势力的发展后路。面对特斯拉的强势进攻,造车新势力应沉着应对,坚持高质量产品发展战略不动摇。我国造车新势力各具优势,为保障造车新势力长期发展,可建立互助联动机制。

关键词：特斯拉产品价格造车市场份额联动机制势力产品发展战略

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基于偏振编码图像的低空伪装目标实时检测

兵工学报 2024年第5期45卷 1374-1383页

作者：沈英刘贤财王舒黄峰福州大学机械工程及自动化学院福建福州350108

偏振可以提高无人机的自主侦察能力,但易受到探测角度和目标材质的影响,从而降低偏振检测的鲁棒性。为此,提出一种基于偏振图像的低空伪装目标实时检测算法YOLO-P,采用融合多偏振方向信息的编码图像作为输入,应用三维卷积模块提取不同... 详细信息

偏振可以提高无人机的自主侦察能力,但易受到探测角度和目标材质的影响,从而降低偏振检测的鲁棒性。为此,提出一种基于偏振图像的低空伪装目标实时检测算法YOLO-P,采用融合多偏振方向信息的编码图像作为输入,应用三维卷积模块提取不同偏振方向图像之间的联系特征;引入特征增强模块对多层次特征进行进一步增强;采用跨层级特征聚合网络,充分利用不同尺度的特征信息,完成特征的有效聚合,最终联合多通道特征信息输出检测结果。构建包含10类目标的低空伪装目标偏振图像数据集PICO(Polarization Image of Camouflaged Objects)。在PICO数据集上的实验结果表明,新方法可以有效检测伪装目标,mAP_(0.5:0.95)达到52.0%,mAP_(0.5)达到91.5%,检测速率达到55.0帧/s,满足实时性要求。

关键词：无人机伪装目标检测深度学习偏振成像特征增强特征聚合

羟基氧化铬合成及其在铬酸盐溶液中的除钒应用

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中国有色金属学报 2018年第4期28卷 845-854页

作者：陈欣郑诗礼张海林崔雯雯王舒磊李平张懿天津大学化工学院精馏技术国家工程研究中心天津300350 中国科学院过程工程研究所湿法冶金清洁生产技术国家工程实验室北京100190

采用水热法合成纳米花状的β-CrOOH,并用于钒(V^(5+))的吸附分离。在碱性体系中,合成的β-CrOOH比表面积为174.882 m^2/g,孔体积为0.602 cm^3/g。在65℃、pH=4时,β-CrOOH对V^(5+)的最大吸附容量可达到32.66mg/g。吸附机理表明,β-CrOO... 详细信息

采用水热法合成纳米花状的β-CrOOH,并用于钒(V^(5+))的吸附分离。在碱性体系中,合成的β-CrOOH比表面积为174.882 m^2/g,孔体积为0.602 cm^3/g。在65℃、pH=4时,β-CrOOH对V^(5+)的最大吸附容量可达到32.66mg/g。吸附机理表明,β-CrOOH在吸附过程中其表面会释放出羟基以形成配位不饱和Cr^(6+)活性中心,溶液中的钒酸根(VO_4^(3+))单体通过钒氧双键(V=O)与不饱和的Cr^(6+)活性中心结合,形成内球型配位,从而吸附钒。在铬酸盐的清洁生产应用中,将β-CrOOH置于铬铁矿无钙焙烧中和液(Na_2CrO_4-NaVO_3-H_2O)中用来选择性分离V^(5+)离子。结果表明,适量的β-CrOOH能将铬中和液中91.57%的钒有效脱除掉,铬几乎无吸附,从而实现钒铬的有效分离。

关键词：羟基氧化铬分离铬酸盐溶液钒水热法选择性吸附

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单阶段安全帽检测深度学习算法综述

计算机工程与应用 2024年

作者：管含宇凌云汪舒磊苏州科技大学电子与信息工程学院

安全帽佩戴实时检测是智慧工地和智慧交通必不可少的一部分，基于深度学习的安全帽检测逐渐取代了传统的检测方法，在精度、性能和效率等方面取得了显著进展，在现实场景中有了广泛的应用。为了便于以后的安全帽算法的研究，综合分析了... 详细信息

安全帽佩戴实时检测是智慧工地和智慧交通必不可少的一部分，基于深度学习的安全帽检测逐渐取代了传统的检测方法，在精度、性能和效率等方面取得了显著进展，在现实场景中有了广泛的应用。为了便于以后的安全帽算法的研究，综合分析了各应用场景中对于安全帽的目标检测算法的研究现状。先总结了目标检测算法的发展历史；然后对近年来国内外学者的安全帽检测算法研究进行归纳，对比总结不同算法不同优化的优缺点，着重分析了安全帽检测算法的轻量化方法研究；最后根据目前目标检测算法在实际场景中应用出现的不足，对安全帽检测的深度学习算法的未来研究方向进行展望。

关键词：深度学习目标检测算法安全帽