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Driver Monitoring Systems
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新AI模型通过时空面部分析增强驾驶员监控
研究人员开发了一种新颖的时空架构，称为双循环自编码器（TCA），用于驾驶员监控系统中的面部动作单元（AUs）检测。该新模型通过同时处理空间外观和时间动态来解决诸如光照变化和部分遮挡等挑战。TCA架构包括用于空间和时间分析的耦合自编码器分支，在基准数据集和自然驾驶数据集上，其性能优于现有方法，尤其是在检测与疲劳和打哈欠相关的细微和快速变化的AUs方面。该系统还能够进行实时处理，使其适用于生产级高级驾驶辅助系统（ADAS）。
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欧盟强制要求所有新车配备驾驶员监控摄像头
欧盟的新法规规定，所有销售的新车都必须配备驾驶员监控系统。这些系统包括面向驾驶员面部的摄像头，旨在检测和防止分心驾驶。此项规定是欧盟《通用安全条例》的一部分，Euro NCAP 也将这些要求纳入其安全评级。
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视觉-语言模型增强驾驶员监控和注意力分析
研究人员正在探索使用视觉-语言模型（VLM）来更好地理解驾驶员行为和注意力。一项研究通过包含细粒度驾驶员活动描述的新数据集对 VLM 进行了调整，提高了对行为的解读准确性。另一篇论文研究了最少的人工监督如何指导 VLM 生成可解释的驾驶员注意力转移描述，以补充传统的注视热力图。