评估驾驶员头部姿态变化幅度的统计方法

人脸识别

文章目录

人脸识别
前言
一、常用的统计方法
二、具体实现
总结

前言

评估驾驶员头部姿态变化幅度的统计方法可以帮助分析驾驶员的注意力和警觉性。

一、常用的统计方法

评估驾驶员头部姿态变化幅度的统计方法可以帮助分析驾驶员的注意力和警觉性。以下是一些常用的统计方法：

均值（Mean）：计算头部姿态数据的平均值，可以用来了解姿态的整体趋势。

标准差（Standard Deviation）：计算头部姿态数据的标准差，可以衡量姿态数据的离散程度。较高的标准差表示头部姿态变化幅度较大。

极差（Range）：计算头部姿态数据的最大值和最小值之间的差距，可以反映姿态的范围。

方差（Variance）：方差是标准差的平方，可以提供关于姿态数据的方向性信息。

百分位数（Percentiles）：计算头部姿态数据的百分位数，如25th和75th百分位数，可以帮助识别异常值和姿态的分布情况。

滑动窗口统计：使用滑动窗口来计算头部姿态数据的移动平均值或移动标准差，以检测姿态的短期变化。

相关性分析：分析不同头部姿态参数之间的相关性，例如，yaw、pitch和roll之间的相关性，以了解它们是如何一起变化的。

时间序列分析：将头部姿态数据视为时间序列，可以使用时间序列分析方法，如自回归模型（ARIMA）或卡尔曼滤波器，来预测未来的姿态变化。

频谱分析：将头部姿态数据进行频谱分析，可以识别出频率成分，帮助分析不同频率下的头部姿态变化。

回归分析：使用回归分析来建立头部姿态与其他因素之间的关系，如驾驶员的警觉程度或行车环境，以了解它们之间的影响关系。

二、具体实现

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>// 计算均值
double calculateMean(const std::vector<double>& data) {double sum = 0.0;for (const double& value : data) {sum += value;}return sum / data.size();
}// 计算标准差
double calculateStandardDeviation(const std::vector<double>& data) {double mean = calculateMean(data);double variance = 0.0;for (const double& value : data) {variance += std::pow(value - mean, 2);}return std::sqrt(variance / data.size());
}// 计算极差
double calculateRange(const std::vector<double>& data) {auto minMax = std::minmax_element(data.begin(), data.end());return *minMax.second - *minMax.first;
}// 计算方差
double calculateVariance(const std::vector<double>& data) {double mean = calculateMean(data);double variance = 0.0;for (const double& value : data) {variance += std::pow(value - mean, 2);}return variance / data.size();
}// 计算百分位数
double calculatePercentile(const std::vector<double>& data, double percentile) {std::vector<double> sortedData = data;std::sort(sortedData.begin(), sortedData.end());int index = static_cast<int>((percentile / 100.0) * (data.size() - 1));return sortedData[index];
}// 滑动窗口统计
std::vector<double> calculateMovingAverage(const std::vector<double>& data, int windowSize) {std::vector<double> movingAverage;for (int i = 0; i <= data.size() - windowSize; ++i) {double sum = 0.0;for (int j = i; j < i + windowSize; ++j) {sum += data[j];}movingAverage.push_back(sum / windowSize);}return movingAverage;
}// 相关性分析
double calculateCorrelation(const std::vector<double>& x, const std::vector<double>& y) {if (x.size() != y.size()) {throw std::invalid_argument("Input vectors must have the same size.");}double sumXY = 0.0;double sumX = 0.0;double sumY = 0.0;double sumX2 = 0.0;double sumY2 = 0.0;for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {sumXY += x[i] * y[i];sumX += x[i];sumY += y[i];sumX2 += x[i] * x[i];sumY2 += y[i] * y[i];}double numerator = x.size() * sumXY - sumX * sumY;double denominator = std::sqrt((x.size() * sumX2 - sumX * sumX) * (x.size() * sumY2 - sumY * sumY));return numerator / denominator;
}int main() {std::vector<double> data = {10.5, 12.2, 11.8, 9.7, 10.9, 11.5, 10.3, 12.8};// 计算均值double mean = calculateMean(data);std::cout << "Mean: " << mean << std::endl;// 计算标准差double stdDeviation = calculateStandardDeviation(data);std::cout << "Standard Deviation: " << stdDeviation << std::endl;// 计算极差double range = calculateRange(data);std::cout << "Range: " << range << std::endl;// 计算方差double variance = calculateVariance(data);std::cout << "Variance: " << variance << std::endl;// 计算百分位数double percentile25 = calculatePercentile(data, 25.0);double percentile75 = calculatePercentile(data, 75.0);std::cout << "25th Percentile: " << percentile25 << std::endl;std::cout << "75th Percentile: " << percentile75 << std::endl;// 滑动窗口统计int windowSize = 3;std::vector<double> movingAvg = calculateMovingAverage(data, windowSize);std::cout << "Moving Average: ";for (double avg : movingAvg) {std::cout << avg << " ";}std::cout << std::endl;// 相关性分析std::vector<double> x = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};std::vector<double> y = {2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0};double correlation = calculateCorrelation(x, y);std::cout << "Correlation: " << correlation << std::endl;return 0;
}