一种基于多模态信息融合的火车司机疲劳驾驶检测方法

李小平; 白超

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单一语音或视频特征的火车司机疲劳驾驶检测存在语音噪声干扰大、数据维数高、样本数据非平稳泛化误差以及视频采集角度、光线变化、脸部遮挡等导致疲劳检测误判率较高等问题。针对上述问题,提出一种基于多模态信息融合的火车司机疲劳驾驶检测方法,通过机车视频监控系统与呼叫应答装置采集司机视频与语音信号,采用串行结构的stacking集成学习模型实现视频模态与语音模态之间的互补与融合,通过多折交叉验证提高非线性表达能力,降低泛化误差,利用随机子空间算法降低语音特征参数维度,以长短期记忆网络作为初级学习器,以梯度提升决策树作为次级学习器,最终实现司机疲劳状态的精准检测。实验结果表明,该方法疲劳检测正确率达到97.0%,相比采用单一语音特征和视频图像特征的检测方法,正确率分别提高了7.4%和1.17%。

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来源
《铁道学报》 |2022年第6期|56-65|共10页
作者
李小平; 白超;
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作者单位

兰州交通大学机电工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
多模态信息融合; 疲劳驾驶检测; stacking集成学习; 梯度提升决策树;

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