期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到883篇文章
< 1 2 … 45 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于信息瓶颈理论的驾驶员分心行为识别
1
作者 张戟 白亚坤 +1 位作者 韩双庆 刘家栋 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期305-313,共9页
针对驾驶员分心行为识别问题,将信息瓶颈理论与图卷积网络相结合,提出一个基于二维姿态估计的动作识别网络,增加神经网络对有效信息的保留程度,从而弥补输入信息量的不足。基于通道级拓扑细化图卷积网络,在有限输入信息下实现了准确的... 针对驾驶员分心行为识别问题,将信息瓶颈理论与图卷积网络相结合,提出一个基于二维姿态估计的动作识别网络,增加神经网络对有效信息的保留程度,从而弥补输入信息量的不足。基于通道级拓扑细化图卷积网络,在有限输入信息下实现了准确的动作识别。 展开更多
关键词 深度学习 分心行为识别 信息瓶颈 图卷积
在线阅读 下载PDF
结合空间多层图卷积和时序分段Transformer的分心驾驶识别方法
2
作者 葛慧敏 欧阳宁 吴沛桐 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第4期152-167,共16页
识别分心驾驶行为是提升驾驶安全性的重要手段之一。目前基于图卷积的骨架动作识别方法采用单一的骨架图结构而忽略了关节点间的多种交互关系,且对骨架序列局部及全局时间特征提取能力不足。针对上述问题,提出一种结合空间多层图卷积和... 识别分心驾驶行为是提升驾驶安全性的重要手段之一。目前基于图卷积的骨架动作识别方法采用单一的骨架图结构而忽略了关节点间的多种交互关系,且对骨架序列局部及全局时间特征提取能力不足。针对上述问题,提出一种结合空间多层图卷积和时序分段Transformer的分心驾驶识别模型。在空间建模方面,通过多种索引方式构建包含多种空间关系的驾驶员关节点的多层图结构,并引入图注意力机制动态调整图结构中边的连接强度,利用层内与层间图卷积操作提取与融合空间特征。在时间建模方面,对时间序列进行分段处理,并使用Transformer来有效捕捉分段时间的局部特征及跨时段的全局特征。最终在Drive&Act、DAD数据集上对模型进行了性能验证,结果表明,模型相较于现有方法进一步提高了分心驾驶行为识别的准确率。 展开更多
关键词 智能交通 分心驾驶 基于骨架的动作识别 时序Transformer 空间多层图
在线阅读 下载PDF
基于深度视觉信息的驾驶员分心行为检测方法
3
作者 赵栓峰 王茂权 +3 位作者 李乐平 谢乐坤 李小雨 李开放 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期165-172,共8页
驾驶员分心行为(DDB)检测对于高级驾驶辅助系统(ADAS)极为关键。针对现有DDB检测模型依赖单一RGB视觉信息、全局特征表示不足且泛化性弱等问题,提出一种基于深度视觉信息的DDB检测模型,旨在利用多特征融合与深度学习技术,解决传统方法在... 驾驶员分心行为(DDB)检测对于高级驾驶辅助系统(ADAS)极为关键。针对现有DDB检测模型依赖单一RGB视觉信息、全局特征表示不足且泛化性弱等问题,提出一种基于深度视觉信息的DDB检测模型,旨在利用多特征融合与深度学习技术,解决传统方法在DDB检测中存在的问题。首先,开发了基于IHSNet的视觉特征融合模块,通过结合彩色纹理特征与深度信息,捕捉驾驶员行为的空间依赖关系;其次,构建反向残差软阈值注意力(STA-IR)模块来抑制复杂背景的干扰,减少特征提取过程中冗余特征的生成;然后,提出了全局特征提取STA-FE模块,增强模型的全局特征表示能力。实验结果表明,所提方法在自建驾驶行为数据集上的检测准确率高达98.76%,在准确性和可靠性方面优于现有的方法,对推进ADAS的发展具有重要的理论和实践意义。 展开更多
关键词 分心行为检测 深度视觉信息 高级驾驶辅助系统 多特征融合 反向残差 软阈值注意力
在线阅读 下载PDF
认知重评与分心策略在大学生应对社会性消极情绪刺激的影响
4
作者 刘岩 任桂琴 《中国心理卫生杂志》 北大核心 2026年第1期58-64,共7页
目的:考察认知重评和分心策略在大学生应对社会性消极情绪刺激时的反应差异。方法:选取某校大学生240人,使用贝克抑郁量表(BDI-Ⅱ)和焦虑自评量表(SAS)筛选出BDI-Ⅱ得分≤13分且SAS得分<50分者60人,将其随机分为认知重评组、分心组... 目的:考察认知重评和分心策略在大学生应对社会性消极情绪刺激时的反应差异。方法:选取某校大学生240人,使用贝克抑郁量表(BDI-Ⅱ)和焦虑自评量表(SAS)筛选出BDI-Ⅱ得分≤13分且SAS得分<50分者60人,将其随机分为认知重评组、分心组和观看组。采用反应-调节任务范式,比较3组在高、低强度的社会性消极情绪刺激下的唤醒度和愉悦度得分。结果:在高强度情绪刺激下,分心组的情绪唤醒度得分低于认知重评组,认知重评组的得分低于观看组(P<0.01或P<0.001);分心组的情绪愉悦度得分高于观看组(P<0.01)。在低强度情绪刺激下,分心组的情绪唤醒度得分低于认知重评组和观看组(P<0.01或P<0.001);3组的情绪愉悦度得分差异无统计学意义(P>0.05)。结论:认知重评与分心策略在不同强度的社会性消极情绪刺激下对大学生的情绪反应具有不同影响。 展开更多
关键词 认知重评 分心 社会性消极情绪刺激 大学生
在线阅读 下载PDF
夜间媒体立面对驾驶员驾驶分心的影响研究
5
作者 鄢玉萍 许景峰 +1 位作者 何荥 刘嫄嫄 《照明工程学报》 2026年第1期47-55,共9页
夜间环境下,分心是影响驾驶安全的重要因素。随着城市夜间经济的快速发展,媒体立面作为动态显示景观对驾驶员产生的严重影响引起了广泛关注,但现有研究对夜间媒体立面照明参数对驾驶员分心行为的影响尚未明确。因此本研究基于调研重庆... 夜间环境下,分心是影响驾驶安全的重要因素。随着城市夜间经济的快速发展,媒体立面作为动态显示景观对驾驶员产生的严重影响引起了广泛关注,但现有研究对夜间媒体立面照明参数对驾驶员分心行为的影响尚未明确。因此本研究基于调研重庆市64栋建筑的媒体立面亮度与色彩数据,确定典型实验场景参数,开展夜间媒体立面亮度与色彩对驾驶员分心行为的影响研究,并确定了16种典型照明场景并结合实验室模拟驾驶场景实验,最后测量30名受试者在16种照明条件下的小目标反应时间、失效点。结果显示,多色媒体立面导致驾驶员小目标反应时间最长(517.23 ms),而白色(472.09 ms)时间最短;亮度差异对分心影响不显著,但任何亮度均显著高于无照明条件。研究表明,颜色对分心的影响远超亮度,红色与多色影响较大,白色或青色影响较小,亮度需与环境光协调。本研究可为评估夜间媒体立面亮度和色彩的影响,保障夜间道路行车安全以及为制定未来规范与设计提供参考。 展开更多
关键词 媒体立面 驾驶分心 驾驶安全 夜间照明
在线阅读 下载PDF
基于分心行为检测的智慧课堂学习兴趣评估研究
6
作者 秦婧 玉应胆 +3 位作者 郭芷辛 孙琦 薛茗予 薛晴 《通讯世界》 2026年第1期61-63,共3页
学生的学习兴趣是影响教学效果的核心因素,传统评估方法存在主观性强、滞后性明显等不足。为探索一种基于分心行为检测的客观评估方法,以实现对智慧课堂中学生学习兴趣的精准感知与评估,构建基于YOLO模型的目标检测与调查问卷相结合的... 学生的学习兴趣是影响教学效果的核心因素,传统评估方法存在主观性强、滞后性明显等不足。为探索一种基于分心行为检测的客观评估方法,以实现对智慧课堂中学生学习兴趣的精准感知与评估,构建基于YOLO模型的目标检测与调查问卷相结合的学习兴趣评估分析框架。结果表明,分心行为作为学生学习兴趣评估指标,能够为教师开展精准教学干预、优化教学设计提供决策依据。 展开更多
关键词 学习兴趣 分心行为 YOLO模型 智慧课堂
在线阅读 下载PDF
基于RTDETR-FGDG模型的分心驾驶行为实时检测
7
作者 王森繁 姚克明 +1 位作者 吴柽雨 许志洁 《工业控制计算机》 2026年第1期72-74,共3页
针对现有分心驾驶行为检测模型中存在的参数量大、计算复杂度高等问题,提出了一种基于RTDETR-FGDG模型的轻量化实时检测方法。首先,通过使用构建的FasterNetVG网络替代RTDETR-r18模型中的主干网络,显著降低模型的复杂度与参数量。随后,... 针对现有分心驾驶行为检测模型中存在的参数量大、计算复杂度高等问题,提出了一种基于RTDETR-FGDG模型的轻量化实时检测方法。首先,通过使用构建的FasterNetVG网络替代RTDETR-r18模型中的主干网络,显著降低模型的复杂度与参数量。随后,引入GSConv轻量化卷积替换CCFM模块中的卷积模块,并结合DPBlock模块对CCFM模块中的特征提取部分进行优化,进一步压缩模型体积。最后,构建知识蒸馏框架对改进后的RTDETR-FGDG模型进行蒸馏,实现模型轻量化的同时有效提升检测精度。实验结果表明,在检测精度仅下降0.1%的情况下,RTDETR-FGDG模型大小减少57.3%、参数量减少57.8%、复杂度降低67.5%,展现出良好的资源利用效率与实际部署能力。 展开更多
关键词 分心驾驶行为检测 轻量化 RTDETR-r18模型 知识蒸馏 实时检测
在线阅读 下载PDF
细粒度分心驾驶行为识别方法
8
作者 李桃迎 白文杰 刘文卓 《计算机与现代化》 2026年第1期40-46,67,共8页
分心驾驶行为是引发交通事故的主要原因之一,识别分心驾驶行为对提升道路安全至关重要。然而,现有基于图卷积的行为识别方法在捕捉驾驶场景中细微复杂动作特征方面存在明显局限性。为此,本文提出基于图卷积的细粒度分心驾驶行为识别网络... 分心驾驶行为是引发交通事故的主要原因之一,识别分心驾驶行为对提升道路安全至关重要。然而,现有基于图卷积的行为识别方法在捕捉驾驶场景中细微复杂动作特征方面存在明显局限性。为此,本文提出基于图卷积的细粒度分心驾驶行为识别网络(FG-DDGCN),以层次分解图卷积网络(HD-GCN)为基础,设计短时显式运动建模(ST-EM)、多尺度通道可变时空注意力机制(MSCVSTA)和鲁棒解耦损失函数(RDL)等3大模块,精准捕捉驾驶员的微小动作并显著提升识别精度。本文在Drive&Act数据集上对提出模型进行评估,并通过消融实验验证了各模块的有效性。在细粒度活动任务中,提出模型在验证集和测试集上均取得了最佳表现(73.27%和64.90%)。在原子动作单元任务中,提出模型在动作、对象和位置维度上显著优于现有方法。实验结果表明,FG-DDGCN在细粒度动态行为特征的捕捉上展现了一定的优势,相较现有方法取得了良好的表现。这为分心驾驶行为识别提供了一种可行的解决方案,同时为相关领域的研究探索提供了有益的参考。 展开更多
关键词 分心驾驶行为识别 图神经网络 细粒度分类 注意力机制
在线阅读 下载PDF
高速公路跟车情景下认知分心影响机制与识别方法 被引量：1
9
作者 彭金栓 张淋俊 +3 位作者 周磊 袁浩 任超宇 徐磊 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期221-230,共10页
为精细化研究认知分心对高速公路场景下驾驶人跟车行为的影响机理,设计面向不同分心次任务的模拟驾驶试验。动态采集车辆运动学特性,驾驶人操作和眼动特征参数,解析次任务状态与速度区间对跟车绩效的影响机制,构造面向不同速度区间跟车... 为精细化研究认知分心对高速公路场景下驾驶人跟车行为的影响机理,设计面向不同分心次任务的模拟驾驶试验。动态采集车辆运动学特性,驾驶人操作和眼动特征参数,解析次任务状态与速度区间对跟车绩效的影响机制,构造面向不同速度区间跟车行为的认知分心状态表征参数集合。引入支持向量机、随机森林和极端梯度提升树等方法,实时识别驾驶人的认知分心状态。研究表明:沉浸式计算相较于交谈次任务会给驾驶人带来更大的认知负荷;认知分心导致驾驶人对方向盘和油门踏板的控制能力减弱,注视点更加集中于道路前方,视觉转移受到抑制;不同速度区间下,认知分心表征参数集合存在差异;极端梯度提升树模型性能优于支持向量机和随机森林;标定不同速度区间下的最佳滑动时窗宽度与滑动步长,极端梯度提升树模型在总体区间及速度区间Ⅰ([60,80)km·h^(-1))、Ⅱ([80,100)km·h^(-1))、Ⅲ([100,120]km·h^(-1))下识别准确率分别达到85.98%、87.98%、88.45%、92.21%;截至风险阈值时刻,认知分心样本识别率最高可达90.0%。研究结果可为高速公路认知分心识别及预警优化设计等提供重要参考。 展开更多
关键词 交通工程 认知分心识别 极端梯度提升树 高速公路跟车 驾驶模拟 识别时序性
在线阅读 下载PDF
分心刺激条件下4~6岁儿童类比推理的发展及执行功能的影响
10
作者 沈佳鑫 费广洪 舒慧 《心理学探新》 北大核心 2025年第5期428-434,共7页
本研究采用同时含有知觉和语义分心的类比推理任务和测查执行功能的白天黑夜Stroop任务、数字顺背和倒背任务、维度变化卡片分类任务,对223名4~6岁儿童进行测试,旨在考察在两种分心刺激同时存在时4~6岁儿童类比推理的发展特点,类比推理... 本研究采用同时含有知觉和语义分心的类比推理任务和测查执行功能的白天黑夜Stroop任务、数字顺背和倒背任务、维度变化卡片分类任务,对223名4~6岁儿童进行测试,旨在考察在两种分心刺激同时存在时4~6岁儿童类比推理的发展特点,类比推理受两种分心刺激影响的年龄发展模式和执行功能三个子成分对类比推理影响的机制。结果发现:4~6岁儿童的类比推理存在年龄差异,5.5岁儿童的类比推理能力显著提高;知觉分心更能影响4~6岁儿童的类比推理,5.5岁后知觉分心对儿童类比推理的影响显著降低;执行功能的认知灵活性和工作记忆成分都与类比推理显著正相关,并对类比推理都有显著的预测作用。 展开更多
关键词 4~6岁儿童 知觉分心 语义分心 执行功能 类比推理发展
在线阅读 下载PDF
基于YOLOv8的驾驶员分心行为实时检测研究
11
作者 潘健东 范超杰 +3 位作者 姜卓希 邓涵文 伍贤辉 彭勇 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期38-48,共11页
分心驾驶行为会加大交通事故发生概率,威胁到驾驶员生命安全。针对现有公开驾驶分心行为数据普遍缺乏职业驾驶员群体的不足,构建了面向职业驾驶员群体的分心驾驶行为数据集。YOLO模型凭借其快速的检测性能,在实时目标检测领域得到广泛... 分心驾驶行为会加大交通事故发生概率,威胁到驾驶员生命安全。针对现有公开驾驶分心行为数据普遍缺乏职业驾驶员群体的不足,构建了面向职业驾驶员群体的分心驾驶行为数据集。YOLO模型凭借其快速的检测性能,在实时目标检测领域得到广泛应用。构建了一种基于YOLOv8的分心驾驶行为检测算法。首先,将CBAM注意力机制集成进YOLOv8n主干网络中,增强模型的全局特征提取能力。其次,在颈部网络中,将FasterBlock模块与C2f模块融合,形成C2f-FasterBlock模块,并集成于YOLOv8模型中。在自建的驾驶场景数据集的实验结果表明,改进的YOLOv8n算法显著提高了分心驾驶行为检测精度,平均精度比原本的YOLOv8n高出4.88%。 展开更多
关键词 职业驾驶员分心行为数据集 YOLOv8 分心驾驶 深度学习
原文传递
转弯和直行场景下驾驶员认知分心识别的研究
12
作者 曾娟 许博 +1 位作者 王昊 张洪昌 《汽车技术》 北大核心 2025年第3期8-14,共7页
为了探寻转弯和直行场景下驾驶员分心驾驶的内在机理,通过驾驶模拟器搭建直行与转弯虚拟场景,采集驾驶员不同驾驶状态的驾驶绩效和眼动信息数据,并使用KNNImputer算法对设备在采集过程中缺失的数据进行插补处理;通过配对样本T检验对时... 为了探寻转弯和直行场景下驾驶员分心驾驶的内在机理,通过驾驶模拟器搭建直行与转弯虚拟场景,采集驾驶员不同驾驶状态的驾驶绩效和眼动信息数据,并使用KNNImputer算法对设备在采集过程中缺失的数据进行插补处理;通过配对样本T检验对时间长度为1 s、重叠率为75%的时间窗口提取的样本数据进行显著性差异分析并提取特征指标;基于该特征指标集合,采用XGBoost分类器构建不同场景下的认知分心识别模型。试验结果表明:相比于直行场景,驾驶员在转弯场景中瞳孔直径变化频率更小、扫视速度更高、注视时间百分比更大,脑力负荷更大;构建的认知分心识别模型在直行场景下的准确率达到91.30%,转弯场景下的准确率为83.28%,转弯场景下认知分心行为危险程度更高,识别更加困难。 展开更多
关键词 转弯场景 直行场景 认知分心 KNNImputer XGBoost
在线阅读 下载PDF
手机分心条件下行人运动特性研究
13
作者 姚明 王宇航 +1 位作者 曹淑超 马露涵 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第2期364-372,共9页
为探究手机分心行为对行人运动轨迹、步态特征和步行速度的影响,本文通过设计可控实验方案,开展了正常与3种分心(阅读、发消息和看视频)状态下的步行运动实验。基于图像处理技术获得高精度行人运动轨迹,量化分析不同的分心行为对运动轨... 为探究手机分心行为对行人运动轨迹、步态特征和步行速度的影响,本文通过设计可控实验方案,开展了正常与3种分心(阅读、发消息和看视频)状态下的步行运动实验。基于图像处理技术获得高精度行人运动轨迹,量化分析不同的分心行为对运动轨迹、步长、步宽、步进时间和步行速度的影响。结果表明:分心行为使运动轨迹更加无序,其中视频组的偏移距离最大,较正常组增加33.98%。分心行为使行人加速能力变差,行人的步行速度降低,视频组的加速度下降26.78%,弛豫时间增加了44.88%,步行速度下降幅度达28.24%。从步态特征来看,整体步长随着分心程度的加重而缩短,步宽和步进时间则呈现相反趋势。其中消息组步长最短,步宽最大,步进时间最长。通过线性拟合步行速度与步态参数之间的关系发现,步长随步行速度的增大而增加,步宽和步进时间与速度成反比。 展开更多
关键词 城市交通 行人安全 分心行为 运动轨迹 步态特征
在线阅读 下载PDF
核桃分心木总皂苷改善大鼠睾丸功能的机制研究
14
作者 刘鹏 王震 +1 位作者 王英 胡本祥 《局解手术学杂志》 2025年第4期284-288,共5页
目的探讨核桃分心木(DJF)总皂苷对大鼠睾丸功能的改善作用及可能机制。方法将50只SD雄性大鼠随机分为NC组、MG模型组(MG组)、DJF低剂量组(LDJF组)、DJF中剂量组(MDJF组)和DJF高剂量组(HDJF组),每组10只;NC组每日皮下注射生理盐水500 mg/... 目的探讨核桃分心木(DJF)总皂苷对大鼠睾丸功能的改善作用及可能机制。方法将50只SD雄性大鼠随机分为NC组、MG模型组(MG组)、DJF低剂量组(LDJF组)、DJF中剂量组(MDJF组)和DJF高剂量组(HDJF组),每组10只;NC组每日皮下注射生理盐水500 mg/kg,其余各组连续8周每日皮下注射D-半乳糖500 mg/kg以建立亚急性衰老大鼠模型。皮下注射4周时,LDJF组、MDJF组、HDJF组大鼠分别给予100 mg/kg、200 mg/kg、400 mg/kg的DJF总皂苷提取物灌胃,NC组和MG组大鼠分别给予100 mg/kg生理盐水灌胃,共连续28 d。称量各组大鼠体质量,分析各组大鼠睾丸指数及精子参数,并观察大鼠睾丸组织形态学变化;检测各组大鼠血清中睾酮及氧化因子超氧化物歧化酶(SOD)、丙二醛(MDA)水平;Western blot检测相关蛋白表达。结果与NC组相比,MG组大鼠睾丸重量、睾丸指数、血清睾酮、SOD水平及精子密度、存活率、活动度下降,MDA水平升高,睾丸组织中Nrf2和HO-1蛋白表达下调,p53和p21蛋白表达则上调,差异均有统计学意义(P<0.05)。与MG组相比,HDJF组大鼠睾丸重量、睾丸指数、血清睾酮、SOD水平及精子密度、存活率、活动度升高,MDA水平下降,睾丸组织中Nrf2和HO-1蛋白表达上调,p53和p21蛋白表达下调,差异均有统计学意义(P<0.05);LDJF组、MDJF组上述指标与MG组比较差异无统计学意义(P>0.05)。与NC组相比,MG组大鼠睾丸组织生精细胞排列紊乱,细胞数量减少,曲细精管管腔内精子数量明显减少;与MG组相比,给予DJF总皂苷干预后,大鼠睾丸组织形态有所改善,精子数量有所增加,以HDJF组大鼠改善最为明显。结论DJF总皂苷能有效改善大鼠睾丸功能衰退,这可能与激活Nrf2/HO-1通路,增强抗氧化应激水平,抑制衰老相关蛋白表达有关。 展开更多
关键词 核桃分心木 总皂苷 D-半乳糖 衰老 睾丸功能 Nrf2/HO-1通路
暂未订购
机构投资者“分心”与企业超额商誉
15
作者 邱静 吕佳昕 《财会月刊》 北大核心 2025年第18期69-76,共8页
在我国资本市场快速发展和机构投资者队伍日益壮大的背景下,机构投资者参与公司治理如何影响企业投资决策行为成为学术界关注的焦点。本文以2007~2023年我国A股上市公司为研究样本,从机构投资者有限注意力的视角出发,考察机构投资者“... 在我国资本市场快速发展和机构投资者队伍日益壮大的背景下,机构投资者参与公司治理如何影响企业投资决策行为成为学术界关注的焦点。本文以2007~2023年我国A股上市公司为研究样本,从机构投资者有限注意力的视角出发,考察机构投资者“分心”对企业超额商誉的影响及作用机制。研究发现,机构投资者“分心”会显著提高企业超额商誉。作用机制检验发现,机构投资者“分心”通过弱化对企业的治理效应和信息效应提高企业超额商誉。进一步分析发现:相较于非监督型机构投资者,监督型机构投资者的“分心”更容易诱发企业超额商誉;完善的内外部公司治理机制,如内部控制质量和产品市场竞争,均能发挥一定的替代作用,减弱机构投资者“分心”对企业超额商誉的提升作用。本研究不仅深化了对机构投资者公司治理角色的了解,还为监管部门如何引导机构投资者行为提供了借鉴和参考。 展开更多
关键词 机构投资者“分心” 企业超额商誉 治理效应 信息效应 公司治理
在线阅读 下载PDF
结合多视图学习的分心驾驶行为识别方法研究
16
作者 沈澍 刘秉松 +1 位作者 朱浩 黄苏岩 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第7期1638-1644,共7页
随着科技发展,汽车驾驶引发的交通事故日益增长.其中驾驶员分心驾驶导致的事故最多.本文引入多视图学习与图卷积对分心驾驶行为识别的方法进行了深入研究.首先,本文构建了多视图分心驾驶行为数据集MDAD.然后,本文以View-GCN为模型基础架... 随着科技发展,汽车驾驶引发的交通事故日益增长.其中驾驶员分心驾驶导致的事故最多.本文引入多视图学习与图卷积对分心驾驶行为识别的方法进行了深入研究.首先,本文构建了多视图分心驾驶行为数据集MDAD.然后,本文以View-GCN为模型基础架构,基于任务需求与实际采集信息设计了各个视图的顶点空间坐标位置,并对基础架构中视角采样器与训练过程中损失函数的组合策略进行了调整,构建了多视图分心驾驶行为识别模型MVD-GCN,其准确率高达91.54%.经过各种对比实验,本文验证了MVD-GCN不仅在与传统单视图模型的对比中展现了明显的优势,而且在与本文中使用其他方法训练的多视图模型相比,也显示出了更高的分类性能. 展开更多
关键词 多视图学习 多视图分心驾驶行为数据集 图卷积 驾驶行为识别
在线阅读 下载PDF
身心叠加效应下船员分心驾驶倾向辨识研究
17
作者 刘清 王馨玥 +1 位作者 王磊 吴宇航 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2025年第4期699-705,共7页
文中以辨识船员分心驾驶关键因素为目标,建立了船员个体特征、生理特征、心理特征为主体的分心驾驶行为细粒度指标体系,将决策树(DT)作为AdaBoost算法的基分类器构建了AdaBoost-DT模型,通过实船实验采集的225组船员身心及分心驾驶行为... 文中以辨识船员分心驾驶关键因素为目标,建立了船员个体特征、生理特征、心理特征为主体的分心驾驶行为细粒度指标体系,将决策树(DT)作为AdaBoost算法的基分类器构建了AdaBoost-DT模型,通过实船实验采集的225组船员身心及分心驾驶行为数据验证了AdaBoost-DT模型的高效性.结果表明:选取以决策树作为基分类器的AdaBoost-DT模型与AdaBoost-SVM模型相比辨识准确率更高,达到91.3%,且AUC值为0.9559;年龄、感知压力、疲劳程度、工作态度及驾龄是影响被试船员群体发生分心驾驶行为的关键因素. 展开更多
关键词 船员 分心驾驶 身心叠加 行为辨识 ADABOOST
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv7算法的驾驶分心行为检测模型
18
作者 周宏威 王文博 +1 位作者 王伟光 李坤 《自动化技术与应用》 2025年第11期70-74,共5页
驾驶分心行为检测是提高安全驾驶的方法之一,针对小目标和被遮挡目标的检测不充分问题,提出一种基于改进YOLOv7算法的驾驶员分心行为检测模型。首先,引入全局注意力模块,加强目标特征的位置信息提取和网络识别精度;其次,替换IoU损失函数... 驾驶分心行为检测是提高安全驾驶的方法之一,针对小目标和被遮挡目标的检测不充分问题,提出一种基于改进YOLOv7算法的驾驶员分心行为检测模型。首先,引入全局注意力模块,加强目标特征的位置信息提取和网络识别精度;其次,替换IoU损失函数为SIoU损失函数,提高回归精度。实验结果表明:改进YOLOv7驾驶分心行为检测研究提高了对于小目标和被遮挡目标的检测能力,且mAP达到了99.1%,检测速度提升到了12.4 ms,实现了驾驶员驾驶分心行为的实时检测。 展开更多
关键词 驾驶分心 目标检测 全局注意力 SIoU损失函数
在线阅读 下载PDF
分心驾驶对城市快速路交通流影响研究
19
作者 牟振华 王永明 +1 位作者 泮江珊 郑元玺 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第12期62-71,共10页
为了探求城市快速路中驾驶人分心行为对交通流的影响,招募26名驾驶志愿者开展驾驶模拟实验,模拟拥挤流状态下正常驾驶、文字输入、语音输入和免提通话的驾驶状态,分析分心车辆相较于正常驾驶的车辆运动状态变化。搭建仿真环境,以车辆运... 为了探求城市快速路中驾驶人分心行为对交通流的影响,招募26名驾驶志愿者开展驾驶模拟实验,模拟拥挤流状态下正常驾驶、文字输入、语音输入和免提通话的驾驶状态,分析分心车辆相较于正常驾驶的车辆运动状态变化。搭建仿真环境,以车辆运动状态特征为车辆运动参数,研究不同分心比例下分心驾驶行为对城市快速路交通流的影响。研究结果表明:随着分心比例车辆的增加,对快速路交通流影响随之增加,以超车次数为例,正常驾驶、5%分心、10%分心和15%分心场景下,超车次数分别增加11.7%、23.3%和28.0%;交通密度在一定程度上影响车流速度和交通流量,在不同交通密度条件下,分心驾驶对交通流的影响存在差异,低密度状态下,整体交通流稳定性较高,5%、10%、15%分心驾驶时车速分别降低12.8%、13.8%和17.9%,高密度状态下分心驾驶影响被削弱,速度波动维持在5.0%以内,而中等密度状态下,分心驾驶影响最为显著,分别表现为车速降低12.1%、21.5%和40.1%,增强车辆行驶的不稳定性。 展开更多
关键词 交通运输工程 分心行为 车辆运动状态 分心比例 交通流
在线阅读 下载PDF
基于专注度识别的作业分心干预策略研究
20
作者 武法提 曹太合 郑颢琳 《中小学信息技术教育》 2025年第7期31-33,共3页
课后作业是小学生学习活动的重要组成部分,对于学业成绩、习惯养成等意义重大。本研究通过摄像头采集的视频数据,分析小学生的专注度,并基于此设计干预策略,致力于提升小学生作业专注水平,帮助其养成良好的学习习惯。本文构建了小学生... 课后作业是小学生学习活动的重要组成部分,对于学业成绩、习惯养成等意义重大。本研究通过摄像头采集的视频数据,分析小学生的专注度,并基于此设计干预策略,致力于提升小学生作业专注水平,帮助其养成良好的学习习惯。本文构建了小学生作业分心行为编码表和基于ResNet50神经网络的低专注识别模型,模型准确率达到90.20%,证实了视频数据在一定程度上能够较为可靠地反映小学生作业专注情况,可以作为选择作业分心干预策略的依据。 展开更多
关键词 作业分心 专注度识别 干预策略 学习分析
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 45 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部