An LSTM Network With Neural Plasticity for Driver Fatigue Recognition on Real Roads
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Driver fatigue recognition is a highly challenging issue because of the complexity of road conditions, the dynamics of traffic flow, and the differences between drivers. This article proposes a biologically inspired long short-term memory (LSTM) model with neural plasticity (NP-LSTM) to improve the learning and memory ability of the traditional driver fatigue recognition method, thus improving effectiveness and robustness of monitoring and early-warning systems. First, the approximate entropy (ApEn) of the time series of drivers’ operation behaviors and vehicle status is investigated to explore the features of potential irregularity in fatigue-driving behaviors; then, inspired by the plastic learning mechanism of biological neurons, the intrinsic plasticity and synaptic plasticity are embedded into the LSTM neural network to realize the classified storage of complex road patterns, the dynamics of traffic flow, and the memory of drivers’ individual differences; finally, the dropout technology is introduced to further build a “sparse” neural network, which avoids the repeated training of an unchanged neural network under different conditions and enhances the adaptability and generalization of the whole monitoring and early-warning system. Experimental study on real roads is conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The results show that the average recognition accuracy is 88.73%, demonstrating a better recognition performance of the proposed method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle