Teniendo en cuenta que la detección de la distracción del conductor es un tema candente, este estudio elige la postura de la cabeza del conductor como parámetro de evaluación de la distracción al volante y propone un método de distracción del conductor basado en la postura de la cabeza. Se comparan los efectos de la regresión simple y la clasificación combinada con la regresión en términos de precisión, y se mejoran y entrenan cuatro tipos de redes clásicas utilizando los conjuntos de datos 300W-LP y AFLW. Se selecciona el HPE_Resnet50 con la mejor precisión como estimador de la postura de la cabeza y se aplica al conjunto de datos de diez categorías de conducción distraída SF3D para obtener 20.000 conjuntos de datos de postura de la cabeza. Las diferencias entre las clases se discuten cualitativa y cuantitativamente. El análisis de la varianza muestra que existe una diferencia estadísticamente significativa en la postura de la cabeza entre la conducción segura y todas las clases de conducción distraída a niveles de confianza del 95
y 90, y las posturas de todas las clases de movimientos de conducción se distribuyen en un rango específico de ángulos de Euler, lo que proporciona una base característica para el diseño de métodos de reconocimiento posteriores. Además, de acuerdo con la continuidad del movimiento humano, este trabajo también selecciona 90 vídeos de conductores para analizar la diferencia en la postura de la cabeza entre la conducción segura y la conducción distraída fotograma a fotograma. Mediante el cálculo de la distancia espacial y las estadísticas de la muestra, los resultados proporcionan el punto de referencia, el rango espacial y el umbral de la conducción segura en estas condiciones de conducción. Los resultados experimentales muestran que el error medio de HPE_Resnet50 en AFLW2000 es de 6,17° y que hay una diferencia media de 12,4° a 54,9° en el ángulo de Euler entre la conducción segura y nueve tipos de conducción distraída en SF3D.
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