[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的违规驾驶检测方法在审
| 申请号： | 201710744084.3 | 申请日： | 2017-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN107491764A | 公开（公告）日： | 2017-12-19 |
| 发明（设计）人： | 孟继成;杨涛;魏源璋 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙)51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的违规驾驶检测方法，其包括以下步骤S1、采集驾驶员驾驶过程中的图像；S2、预处理步骤S1所采集的图像，得到图像训练集；S3、通过深度卷积神经网络训练图像训练集，得到图像训练样本；S4、通过深度卷积神经网络识别系统对图像训练样本进行检测，以实现违规驾驶检测。本发明可以采用车载摄像头对驾驶员的驾驶行为进行监测，相比传统检测手段可以获取更多的有效的信息，便于判断驾驶员是否存在违规行为。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 违规 驾驶 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度卷积神经网络的违规驾驶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集驾驶员驾驶过程中的图像；S2、预处理步骤S1所采集的图像，得到图像训练集；S3、通过深度卷积神经网络训练所述图像训练集，得到图像训练样本；S4、通过深度卷积神经网络识别系统对所述图像训练样本进行检测，以实现违规驾驶检测。
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