基于脉冲相机的神经形态司机注意力检测——Spiking-DD
计算机视觉与模式识别
2024-10-01 v2
摘要
基于脉冲相机的司机监控是 emerging 的研究领域，由于其显著优势包括快速响应、低延迟、低功耗、增强隐私以及防止欠采样等优势。有效检测司机注意力不集中对于提高道路安全和降低事故率至关重要。将优化传感器如脉冲相机与优化网络相结合对于最大化这些优势至关重要。本文提出了一种创新概念，即在不依赖视觉的情况下进行感知，以检测司机注意力不集中，利用计算效率高的脉冲神经网络(SNN)。在我们知识所及，这是首次将脉冲相机数据与脉冲神经网络用于司机注意力检测。提出的 Spiking-DD 网络不仅实现了最先进的性能，还比当前基于事件的方法具有更少参数和更高的准确率。
引用
@article{arxiv.2407.20633,
title = {Spiking-DD: Neuromorphic Event Camera based Driver Distraction Detection with Spiking Neural Network},
author = {Waseem Shariff and Paul Kielty and Joseph Lemley and Peter Corcoran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.20633},
year = {2024}
}
备注
This paper is a preprint of a paper submitted to the 26th Irish Machine Vision and Image Processing Conference (IMVIP 2024). If accepted, the copy of record will be available at IET Digital Library