Abstract-Driving innebär alltid risk. Olika sätt har föreslagits för att minska risken. Kritisk rörelsedetektering av närliggande fordon i rörelse är ett av de viktigaste sätten att förebygga olyckor. I detta dokument föreslås en beräkningsmodell, som kallas den dynamiska visuella modellen (DVM), för att upptäcka kritiska rörelser hos närliggande fordon under körning på en motorväg. DVM motiveras av det mänskliga visuella systemet och består av tre analysatorer: 1) sensoriska analysatorer, 2) perceptuella analysatorer och 3) konceptuella analysatorer. Dessutom inkorporeras ett minne, som kallas det episodiska minnet, genom vilket ett antal funktioner i systemet, inklusive hierarkisk bearbetning, konfigurerbarhet, adaptiv respons och selektiv uppmärksamhet, förverkligas. En serie experimentella resultat med både enstaka och flera kritiska rörelser visas och visar genomförbarheten av det föreslagna systemet. Index Terms-Assembly av adaptive-resonance-teori (ART) neurala nätverk, förarassistanssystem (DAS), dynamisk visuell modell (DVM), fuzzy integral, spatiotemporal uppmärksamhet (STA) neurala nätverk.
Shen.et.al har föreslagit en dynamisk visuell modell som kan användas för att upptäcka kritiska rörelser i närliggande fordon under körning på en motorväg REF.
Critical Motion Detection of Nearby Moving Vehicles in a Vision-Based Driver-Assistance System
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}