驾驶员注意力检测:一项系统性文献综述
计算机视觉与模式识别
2022-04-11 v1
摘要
无数交通事故往往因驾驶员注意力不集中而发生。从物体、事件到生理状况(如困倦和疲劳),诸多因素均可导致驾驶时分心,使驾驶员无法保持专注。技术进步使得许多在真实场景中检测注意力的解决方案得以开发和应用,近年来激发了科学界的兴趣。通常,这些方案会识别注意力缺失并警示驾驶员,以帮助其恢复注意力,从而避免严重事故并挽救生命。本文对用于检测驾驶员行车中注意力的方法和标准进行了系统性文献综述(SLR),重点关注基于图像的方法。结果显示,我们从驾驶员注意力检测文献中筛选出 50 项研究,其中 22 项包含符合目标场景的解决方案。本 SLR 的结果可作为筹备新的驾驶员注意力检测研究项目的资源。
引用
@article{arxiv.2204.03741,
title = {Drivers' attention detection: a systematic literature review},
author = {Luiz G. Véras and Anna K. F. Gomes and Guilherme A. R. Dominguez and Alexandre T. Oliveira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.03741},
year = {2022}
}
备注
15 pages, 4 figures, Systematic Literature Review