研究方向

基于深度学习的疲劳驾驶检测 长时间持续驾驶而缺乏休息时，驾驶员进入疲劳驾驶的状态，其生理机能和心理机能失调，注意力、控制能力和紧急反应能力都会明显下降，诱发交通事故。在众多疲劳驾驶的检测方法中，基于驾驶员面部图像的方法具有检测方法成本低，非接触、不影响正常驾驶和简单易行等优势，成为热门的研究方向。本项目拟通过车内摄像头获取驾驶员的面部图像，运用深度神经网络对驾驶员的脸部变化如眼睛睁闭、嘴巴张合以及头部姿态等特征进行提取，进而结合特定时间内的面部特征进行分析，实现对驾驶员的疲劳状态的判断。我们将基于TensorFlow平台和Xception/Resnet/Mobile-Net等网络开展此项研究，并在数据集上进行验证。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

S. X

• 华中科技大学通信与信息系统博士，国内某高校副教授，纽约州立大学布法罗分校访问学者；
• 主要研究方向为图像处理和机器学习；
• 担任多个IEEE和SCI期刊审稿人，曾在顶尖国际会议与期刊中发表论文20余篇。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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