研究方向

适用于多模态的疲劳驾驶检测 作为车祸的主要原因之一，疲劳驾驶每年导致数百万人受伤甚至死亡。尽管疲劳驾驶的检测和预警可以有效地避免这些悲剧，但在发展中国家这仍然是个严峻地挑战。计算机辅助疲劳驾驶检测是一个有潜力的方向。在最近深度学习研究进步的帮助下，已经有大量的计算机辅助疲劳驾驶检测的尝试。但是，社会上仍然需要一个能应用的数据驱动的解决方案。之前的研究已经证明了控制区域网络的信号和智能手表的信号都可以被用来训练一个疲劳驾驶检测的模型。但是，在实际场景中，从传感器收集到的信号都是带有噪音的。在这个工作中，我们希望探索对有噪音的控制区域网络和智能手表数据进行多模态学习对于单模态学习是否是一个更有鲁棒性的解决方案。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

N. D

• 牛津大学计算机博士，卡耐基梅隆大学访问学者；
• 研究方向涵盖机器学习，计算机视觉和优化问题；
• 已发表多篇SCI期刊和顶会论文，并担任多个IEEE期刊和计算机顶会审稿人。

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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