2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、行車(chē)安全是交通運(yùn)輸業(yè)的永恒主題。近年來(lái),隨著汽車(chē)保有量的迅速增長(zhǎng),交通事故的發(fā)生越來(lái)越頻繁,它給人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)的危害也日趨嚴(yán)重。在這種背景下,汽車(chē)安全輔助駕駛技術(shù)受到廣泛的關(guān)注。作為減少交通事故、降低事故損失的一種有效手段,它成為交通工程領(lǐng)域的研究前沿,代表了未來(lái)車(chē)輛發(fā)展的趨勢(shì)。 隨著國(guó)內(nèi)外汽車(chē)安全輔助駕駛研究的深入開(kāi)展,一部分相關(guān)技術(shù)正逐步成熟,并開(kāi)始走向產(chǎn)品化,但仍然有相當(dāng)多的技術(shù)難題有待進(jìn)一步解決。本文從中國(guó)的交通安全現(xiàn)狀出

2、發(fā),利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法對(duì)駕駛員疲勞檢測(cè)和車(chē)外行人檢測(cè)兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了一些有益的探索,以期為我國(guó)安全輔助駕駛技術(shù)的研發(fā)做出積極的貢獻(xiàn)。 首先對(duì)駕駛員眼睛及嘴巴狀態(tài)檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了探討。該研究的目的在于實(shí)時(shí)捕捉駕駛員長(zhǎng)時(shí)間的閉眼及打哈欠等與瞌睡行為密切相關(guān)的動(dòng)作。我們以眼睛和嘴巴的外在圖像特征為切入點(diǎn),提出了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的疲勞狀態(tài)檢測(cè)算法。該算法將狀態(tài)檢測(cè)問(wèn)題看成一個(gè)兩類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題,通過(guò)提取感興趣區(qū)域的LBPH-BIN-DIST(LB

3、P直方圖的位距離)特征,利用級(jí)聯(lián)AdaBoost分類(lèi)算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)閉眼及打哈欠兩種狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和區(qū)分,為后續(xù)疲勞狀態(tài)的判斷打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 其次研究了駕駛員頭部姿態(tài)的估計(jì)問(wèn)題。該研究的目的在于捕捉駕駛員長(zhǎng)時(shí)間的低頭、抬頭或者頻繁點(diǎn)頭這些反常的動(dòng)作。該研究由兩部分組成:(1)特征點(diǎn)(眼角及嘴角)的定位(2)基于特征點(diǎn)的頭部姿態(tài)估計(jì)。首先用Harris算子得到候選的特征點(diǎn),然后根據(jù)候選特征點(diǎn)鄰域的灰度分布進(jìn)一步提取特征,并用邏輯回歸

4、的方法進(jìn)行特征融合以使定位更加準(zhǔn)確。最后,基于定位的特征點(diǎn)信息,利用POSIT算法對(duì)頭部姿態(tài)進(jìn)行估計(jì)。該算法僅需四個(gè)以上的特征點(diǎn)就能得到準(zhǔn)確的姿態(tài)估計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,只要人臉不發(fā)生過(guò)大角度的運(yùn)動(dòng)(約大于60度),所提出的算法均能正確估計(jì)出相應(yīng)人臉的姿態(tài),并對(duì)其運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)做出正確描述。 最后是基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的疲勞狀態(tài)估計(jì)。該研究的目的是根據(jù)疲勞所伴隨的各種視覺(jué)表現(xiàn)對(duì)疲勞進(jìn)行綜合建模,并據(jù)此對(duì)駕駛員的疲勞程度進(jìn)行判斷。為此,選用睡眠質(zhì)

5、量、駕駛時(shí)段及天氣狀況等常見(jiàn)且重要的因素作為參數(shù),對(duì)一段時(shí)間內(nèi)駕駛員異常的面部動(dòng)作發(fā)生的時(shí)長(zhǎng)或頻率進(jìn)行觀測(cè)和統(tǒng)計(jì),并利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為工具,建立駕駛疲勞模型。該模型充分考慮了各個(gè)參數(shù)之間的相互依賴(lài)關(guān)系,保證了疲勞狀態(tài)估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。 此外,采用基于人體配置模型的方法對(duì)行人檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了研究。該研究以監(jiān)測(cè)車(chē)輛外部特別是車(chē)輛前方的行人為主要目標(biāo)。首先,用矩形近似人體的四肢和軀干,構(gòu)建了一個(gè)處于行走狀態(tài)的人體模型。其次,利用形狀匹配算

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