基于多参数的驾驶员疲劳检测系统

疲劳驾驶已经成为威胁驾驶员安全的重要因素.本文设计了一种融合眼睛状态和心跳速率变化的驾驶员疲劳检测系统,分别研究了驾驶员疲劳时眼睛状态和心跳速率的变化规律,改进了已有的疲劳检测算法以适应驾驶环境.由于融合了眼睛检测子系统和心跳速率检测子系统,该系统既减小了光照等环境因素的影响,又克服了心跳速率检测设备有延迟的缺点,具有更好的准确率.实验结果证明该系统具有良好的鲁棒性和实时性.     

基于脑电信号深度迁移学习的驾驶疲劳检测

脑电信号一直被誉为疲劳检测的“金标准”,驾驶者的精神状态可通过对脑电信号的分析得到。但由于脑电信号具有非线性、非平稳性和空间分辨率低等特点,传统的机器学习方法在运用脑电信号进行疲劳检测时还存在识别率低,特征提取操作繁琐等不足。为此,该文基于脑电信号的电极-频率分布图,提出运用深度迁移学习实现的驾驶疲劳检测方法,即搭建深度卷积神经网络,并利用SEED脑电情绪数据集对其进行预训练,然后通过迁移学习方法将其用于驾驶疲劳检测。实验结果表明,卷积神经网络模型能够很好地从电极-频率分布图中获得与疲劳状态相关的特征信息,达到较好的识别效果。此外,基于迁移学习策略可以将训练好的深度网络模型迁移到其他识别任务上,有助于推动脑电信号在驾驶疲劳检测系统中的应用。     

基于红外差分图像的驾驶员疲劳检测系统

通过对各种疲劳检测方法进行比较分析,提出了一套基于PERCLOS的驾驶员疲劳检测系统总体设计方案。该系统采集图像使用红外光源,利用人眼对两种波长(850nm/950nm)红外光线的反射率的明显差异,应用图像差分的方法,采用直方图均衡化、二值化、膨胀、腐蚀等图像分析手段,同时利用Kalman(卡尔曼)滤波器对眼部位置进行跟踪预测,实现准确定位、跟踪并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度。     

基于ADSP-BF548的驾驶员疲劳检测系统设计

为防止由疲劳驾驶引发的交通事故,采用基于视觉特征PERCLOS的疲劳检测算法,并以ADI公司ADSP-BF548处理器为算法硬件平台,实时检测驾驶员的疲劳状态。本系统通过车载摄像头实时拍摄驾驶员人脸图像,然后经帧差、投影、模板匹配等图像处理方法正确定位驾驶员的人眼位置,最后根据单位时间内人眼闭合时间所占比,超过阈值则适时预警。实验表明,基于ADSP-BF548的驾驶员疲劳检测系统具有良好的准确性和实时性。     

Remote Data Auditing for Cloud-Assisted WBANs with Pay-as-You-Go Business Model

As an emerging technology, cloud-assisted wireless body area networks(WBANs) provide more convenient services to users. Recently, many remote data auditing protocols have been proposed to ensure the data integrity and authenticity when data owners outsourced their data to the cloud. However, most of them cannot check data integrity periodically according to the pay-as-you-go business model. These protocols also need high tag generation computation overhead, which brings a heavy burden for data o...     

Privacy Preserving Jaccard Similarity by Cloud-Assisted for Classification

Wireless Personal Communications - In the current information era, data mining has been extensively applied in many fields to discover the huge knowledge. It is desirable to design a system to...     

基于视觉的可靠性疲劳驾驶检测技术研究

基于视觉的疲劳驾驶检测技术是疲劳检测领域的前沿技术,但由于该检测方法易受到光照强度、驾驶环境、驾驶员个体差异等诸多因素的影响,使得多数基于视觉的疲劳驾驶检测的算法不能拥有较好的稳健性。针对这一现状,提出了一套改进的疲劳驾驶检测算法。旨在提高疲劳驾驶检测的可靠性和准确度,以适应实际应用需求。     

Cloud-Assisted Distributed Edge Brains for Multi-Cell Joint Beamforming Optimization for 6G

In 5G networks, optimization of antenna beam weights of base stations has become the key application of AI for network optimization. For 6G,higher frequency bands and much denser cells are expected, and the importance of automatic and accurate beamforming assisted by AI will become more prominent. In existing network, servers are “patched” to network equipment to act as a centralized brain for model training and inference leading to high transmission overhead, large inference latency and potenti...     

疲劳检测中人眼定位方法研究

针对疲劳检测系统应用环境背景简单的问题,提出一种人眼定位方法。该方法使用Adaboost算法对人眼样本进行训练,将训练结果用于人眼定位。相比于其他疲劳检测方法,该算法不必首先定位人脸,有更高的检测速度和检测率,同时对光照和人脸姿势有更好的鲁棒性。     

Quality of Protection in Cloud-Assisted Cognitive Machine-to-Machine Communications for Industrial Systems

Cloud-assisted cognitive machine-to-machine co- mmunications (CM2M) is a new paradigm to improve the mobile services, which have drawn considerable attention in industry and academia. In this paper, we consider the quality of protection (QoP) of information transmission in cloud-assisted CM2M communications. In such an environment, the secondary M2M system intends to share the primary spectrum on the condition that the secondary transmitter (ST) has to relay the primary message. However, the ST is a low-energy device which adopts the energy harvesting technique to power itself. In particular, we focus on secure information transmission for the primary system when the secondary users (SUs) are the potential eavesdroppers. We aim to jointly design power splitting and secure beamforming to maximize the secondary M2M system data rate subject to the secrecy requirement of the primary system and the ST power constraint. To solve this non-convex problem, we propose a computationally efficient two-stage optimization approach. Simulation results demonstrate that our proposed scheme achieves a significant transmission rate of the secondary M2M system while provides a high secrecy rate for the primary system compared to the scheme without energy harvesting.     

嵌入式疲劳驾驶远程监测系统

针对疲劳驾驶监测,论文讨论了一种嵌入式疲劳驾驶远程监测系统的设计,具体介绍了基于RTMP传输协议可支持IPv6/IPv4的嵌入式疲劳驾驶监测系统的设计过程。主要研究内容包括：采用YOLOv3-tiny+Dlib人脸68关键点检测方法实现了对打哈欠、瞌睡等疲劳行为的监测,通过RTMP传输协议将驾驶员疲劳状态实时上传至后台服务器以方便工作人员的监管。实验结果验证了该系统对疲劳驾驶行为识别率可达95%,远程视频传输延时约为600毫秒,相关性能能够满足疲劳驾驶监测以及实时视频传输的需求。     

节日情结

年底和年初交逢时,是一年中最复杂情感的交界之处;节日牵手之际,也正是各种情结的登场之时。圣诞节将至的时候,有MM同事的办公桌上摆了好几个布娃娃,呵呵,她是一个有卡通情结的人;岁末,有好友在blog 里开始追寻8年前的感情,他是一个有怀旧情结的人;而我,在一整年的辛勤工作之后,我要为自己安排滑雪和泡温泉的节目,我是一个有爱自己情结的人。情结充斥着我们的生活,无处不在……     

风尚情愫

两款千元价位的数码相机身上所散发出的朴实气质给人一种清新、脱俗感觉．而同时又不失时尚气息[编者按]     

区块链上基于云辅助的密文策略属性基数据共享加密方案

针对云存储的集中化带来的数据安全和隐私保护问题,该文提出一种区块链上基于云辅助的密文策略属性基(CP-ABE)数据共享加密方案.该方案采用基于属性加密技术对加密数据文件的对称密钥进行加密,并上传到云服务器,实现了数据安全以及细粒度访问控制;采用可搜索加密技术对关键字进行加密,并将关键字密文上传到区块链(BC)中,由区块链进行关键字搜索保证了关键字密文的安全,有效地解决现有的云存储共享系统所存在的安全问题.该方案能够满足选择明文攻击下的不可区分性、陷门不可区分性和抗串联性.最后,通过性能评估,验证了该方案的有效性.     

超声红外锁相热像技术用于金属平板疲劳裂纹的检测

针对金属疲劳裂纹检测研究不深入的问题,本文以金属平板疲劳裂纹为研究对象,搭建了超声红外锁相热像检测实验系统,分析了调制超声激励下裂纹生热及热信号频谱的规律.研究结果表明:裂纹区域温升以裂纹根部为圆心向外呈圆形辐射状分布,而且温升逐渐递减,但是在调制频率处,裂纹区域与正常区域的相位差和幅值差明显高于其他频率处的数值.进一步,基于实验方法揭示了预紧力和调制频率等检测条件对幅值差和相位差的影响.研究成果将为超声红外锁相热像技术的金属疲劳裂纹检测研究提供理论支撑.     

基于面部特征信息的疲劳检测算法研究

目前疲劳检测在生活中很多方面都有应用,尤其在驾驶领域,包括道路驾驶、轮船驾驶以及飞机驾驶等。疲劳程度的判断对于驾驶领域有着一定的帮助,可以减少事故的发生。鉴于此情况,提出一种改进的PERCLOS疲劳检测算法,用于对驾驶人员进行疲劳检测。首先,在现有AdaBoost算法的前提下,通过与Haar-Like特征相结合,分析人脸面部特征;其次,利用改进的PERCLOS算法对驾驶人员的疲劳状态进行监测,对其做出疲劳判断。     

基于ARM的人眼疲劳监测系统

根据监测系统车载、实时、非接触、小型化等要求,设计并实现了一种基于ARM+Linux的嵌入式实时疲劳监测系统.将图像数据预处理、算法参数优化、汇编优化和编译器优化等优化方法相结合,实现了快速的人脸检测,并通过移植OpenCV实现了基于PERCLOS的人眼疲劳检测算法.与基于PC和DSP的疲劳监测系统相比,该实时疲劳监测系统具有强大的网络功能以及更优越的扩展性.在室内环境下的实验结果表明,系统检测准确率达到95%.     

区块链上基于云辅助的密文策略属性基数据共享加密方案

针对云存储的集中化带来的数据安全和隐私保护问题,该文提出一种区块链上基于云辅助的密文策略属性基(CP-ABE)数据共享加密方案.该方案采用基于属性加密技术对加密数据文件的对称密钥进行加密,并上传到云服务器,实现了数据安全以及细粒度访问控制;采用可搜索加密技术对关键字进行加密,并将关键字密文上传到区块链(BC)中,由区块...