發(fā)布時(shí)間：2021-08-27 04:38

　　駕駛員注意力不集中是導(dǎo)致交通事故發(fā)生的主要原因之一,基于計(jì)算機(jī)視覺的分心駕駛識(shí)別技術(shù)具有非侵入、成本低等優(yōu)勢(shì),是目前相關(guān)研究的熱點(diǎn)和趨勢(shì)。本文利用基于計(jì)算機(jī)視覺的人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)獲取駕駛員上半身的姿態(tài),通過學(xué)習(xí)姿態(tài)信息幫助網(wǎng)絡(luò)識(shí)別駕駛員行為�，F(xiàn)有人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法對(duì)背景復(fù)雜、遮擋嚴(yán)重、像素過小等目標(biāo)的檢測(cè)效果差,本文通過對(duì)現(xiàn)有算法的改進(jìn)來(lái)解決上述問題,從而提高算法的精度和魯棒性,達(dá)到檢測(cè)駕駛員骨骼關(guān)鍵點(diǎn)的要求。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）改進(jìn)了Faster R-CNN人物目標(biāo)檢測(cè)算法,首先針對(duì)現(xiàn)有行人檢測(cè)數(shù)據(jù)集在拍攝場(chǎng)景、樣本密度、遮擋場(chǎng)景等方面缺陷,制作了WiderPerson數(shù)據(jù)集;其次在Faster R-CNN的基礎(chǔ)上改進(jìn)Anchors尺寸和特征圖尺寸,增強(qiáng)RoI池化特征,設(shè)置忽略采樣區(qū)域,使用動(dòng)態(tài)采用策略,從而提高了其在人物目標(biāo)檢測(cè)上的精度。（2）提出了一種改進(jìn)的人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法,該算法在Stacked Hourglass網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上添加空間變換網(wǎng)絡(luò)模塊,解決Stacked Hourglass網(wǎng)絡(luò)對(duì)人物目標(biāo)檢測(cè)位置敏感問題,同時(shí)使用難樣本挖掘均方差損失函數(shù),提高... 

【文章來(lái)源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)示意圖

南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文建立、部位搜索空間的減小以及推理算法的優(yōu)化等四個(gè)方面。兩種方法對(duì)早期的人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展起了重大推進(jìn)作用，但是、魯棒性不足等缺陷，一度導(dǎo)致人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展陷入瓶頸之習(xí)的發(fā)展，人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)也迎來(lái)了新的春天。由于深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)對(duì)人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法的研究進(jìn)一步深入，研究?jī)?nèi)容主要分為二維人體和三維人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)[15]。維人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)在研究方向上分為兩大類：骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法點(diǎn)檢測(cè)框架研究，如圖 1.2 所示。其中，對(duì)骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)框架的研究上，和由底而上兩種[16]。

網(wǎng)絡(luò)最后會(huì)連接一層或多層全連接層，通過全連接層將特征映射利用損失函數(shù)計(jì)算損失。在有些任務(wù)（例如語(yǔ)義分割、人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢中使用上采樣層，主要原因是這些任務(wù)不但需要高階的特征，同時(shí)還需要到高階特征和低階特征的尺度不同，在進(jìn)行高、低特征融合時(shí)，需要將小采樣。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)，首先要對(duì)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)參數(shù)（如權(quán)重、偏置然后訓(xùn)練樣本通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前向傳播，層層計(jì)算后由損失函數(shù)得到損失值反向傳播的方式對(duì)學(xué)習(xí)參數(shù)進(jìn)行更新。重復(fù)迭代，當(dāng)損失函數(shù)計(jì)算的誤差完成訓(xùn)練。積與池化層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最基本的組成部分。卷積層的計(jì)算示例如圖 2.1 所示的特征圖；灰色部分填入的值都是零，稱為補(bǔ)零操作，目的是調(diào)整輸出的核的大小是3 3，可以看作是一個(gè)滑動(dòng)窗口，滑動(dòng)步長(zhǎng)是 2，從左到右、�；瑒�(dòng)過程中，將窗口內(nèi)的特征圖中的值和卷積核對(duì)應(yīng)的值相乘，然后求作為輸出特征圖對(duì)應(yīng)位置的值。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源數(shù)據(jù)攻擊檢測(cè)研究與應(yīng)用[D]. 李志鵬.電子科技大學(xué) 2018
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[5]考慮駕駛員生物電信號(hào)的疲勞駕駛檢測(cè)方法研究[D]. 薛雷.吉林大學(xué) 2015
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本文編號(hào)：3365663