【摘 要】
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单一语音或视频特征的火车司机疲劳驾驶检测存在语音噪声干扰大、数据维数高、样本数据非平稳泛化误差以及视频采集角度、光线变化、脸部遮挡等导致疲劳检测误判率较高等问题。针对上述问题，提出一种基于多模态信息融合的火车司机疲劳驾驶检测方法，通过机车视频监控系统与呼叫应答装置采集司机视频与语音信号，采用串行结构的stacking集成学习模型实现视频模态与语音模态之间的互补与融合，通过多折交叉验证提高非线性表达
【基金项目】
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科技部“科技助力经济2020”重点专项（SQ2020YFF0403641）；
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单一语音或视频特征的火车司机疲劳驾驶检测存在语音噪声干扰大、数据维数高、样本数据非平稳泛化误差以及视频采集角度、光线变化、脸部遮挡等导致疲劳检测误判率较高等问题。针对上述问题，提出一种基于多模态信息融合的火车司机疲劳驾驶检测方法，通过机车视频监控系统与呼叫应答装置采集司机视频与语音信号，采用串行结构的stacking集成学习模型实现视频模态与语音模态之间的互补与融合，通过多折交叉验证提高非线性表达能力，降低泛化误差，利用随机子空间算法降低语音特征参数维度，以长短期记忆网络作为初级学习器，以梯度提升决策树作为次级学习器，最终实现司机疲劳状态的精准检测。实验结果表明，该方法疲劳检测正确率达到97.0%,相比采用单一语音特征和视频图像特征的检测方法，正确率分别提高了7.4%和1.17%。
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