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驾驶员注意力跟踪和分析
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种使用车辆摄像头来估计驾驶员凝视点的新方法，通过卷积网络分析场景图像和驾驶员面部图像，并在大规模驾驶数据集上进行实验，结果显示该方法优于其他基准方法。
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关键要点
- 研究提出了一种新方法，使用车辆摄像头估计驾驶员凝视点。
- 该方法通过卷积网络同时分析场景图像和驾驶员面部图像。
- 引入相机校准模块，计算驾驶员与摄像头系统之间的空间配置嵌入向量。
- 该模块改善了网络性能，并支持端到端的联合训练。
- 研究使用了一个大规模的驾驶数据集，包含真实驾驶情景的图像和驾驶员面部及凝视数据。
- 实验结果表明，该方法优于各种基准方法，均方误差为29.69像素，误差较小。
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