使用内置摄像头分散驾驶员注意力 在此任务中，我使用了一个深层神经网络（ResNet50模型）（内置 ）如果司机从道路分心走来检测。 用于训练网络的数据集来自 ，它由代表驾驶员行为的十个类别的图像组成。 管道架构： 数据加载和可视化。 火车验证拆分。 加载并微调ResNet50。 模型训练。 测试我们的最终模型。 我将在下面详细解释每个步骤。 步骤1：数据加载和可视化。 如前所述，在此任务中，我使用Kaggle状态农场分散驾驶员检测，它包括10个类别，代表驾驶员在监控道路时的行为，这些类别是（安全驾驶，发短信-正确，电话交谈-正确，发短信-左侧，电话交谈-左，操作收音机，喝酒，伸手去后，头发和化妆，与乘客交谈），共收录近22424张图像，每个班级均收录近2000张图像，分布如下： 第2步：火车验证拆分。 将十个类别的所有图像加载到一个列表中后，我将它们进行混洗并按照0.8：0

在自动驾驶中采用人工智能技术的网络安全挑战及相关建议

2021自动驾驶环卫场景商业化应用研究报告

自动驾驶系统功能测试 第1-9部分

该课题为基于matlab眼部检测的疲劳驾驶系统。我们可以假设有一部摄像头对着大巴司机或者或者司机，对司机进行实时的监测，每隔数秒进行一次疲劳的判别，如果说疲劳驾驶则进行报警或者提示司机。检测方法为先进行人脸定位，在寻找眼睛再去判别眼睛属于睁开还是闭住。去统计闭眼的频率。

本课题为基于MATLAB的眼部疲劳驾驶系统。所谓疲劳检测是对极短的一段视频进行分针人脸定位，人的眼睛定位计算，眼睛是睁开还是闭合，统计一段时间之内闭眼的帧数。可以进行二次拓展，增加嘴巴的判别。

The classic "elastic band" deforms a path generated by a global planner with respect to the shortest path length while avoiding contact with obstacles. It does not take any dynamic constraints of the underlying robot into account directly. This contribution introduces a new approach called "timed elastic band" which explicitly considers temporal aspects of the motion in terms of dynamic constraints such as limited robot velocities and accelerations. The "timed elastic band" problem is formulated in a weighted multi-objective optimization framework. Most objectives are local as they depend on a few neighboring intermediate configurations. This results in a sparse system matrix for which efficient large-scale constrained least squares optimization methods exist. Results from simulations and experiments with a real robot demonstrate that the approach is robust and computationally efficient to generate optimal robot trajectories in real time. The "timed elastic band" converts an initial path composed of a sequence of way points into a trajectory with explicit dependence on time which enables the control of the robot in real time. Due to its modular formulation the approach is easily extended to incorporate additional objectives and constraints.

驾驶员注意力分散检测：CS577：深度学习项目

自动驾驶系统的计算机仿真是自动驾驶车辆测试和试验的基础关键技术，也是 未来行业定义自动驾驶车辆相关开发与准入技术标准的基础工具。计算机仿真测试 与真实物理测试互为补充，缺一不可。 《2019 中国自动驾驶仿真技术蓝皮书》是一部全面介绍中国自动驾驶仿真测试 发展现状的工具书。由当家移动绿色互联网技术集团有限公司（51VR）联合学 术 研究单位与企业，通过详细收集并整理当前行业现状，结合自动驾驶仿真领域 多位 行业专家意见汇编而成。蓝皮书内容涵盖仿真测试的意义、测试方法和作用、搭建 技术方案、软件现状、虚拟场景数据库、数据集、示范区测试方式介绍、仿 真测试 标准介绍、挑战及发展趋势等部分，旨在为从事自动驾驶系统仿真与测试 评价工作 的管理人员及科研人员提供及时详细的技术参考。

中国自动驾驶仿真蓝皮书-中汽中心-2020.10-58页精品报告2020.pdf