[发明专利]一种基于CNN的驾驶违规行为的识别方法有效
| 申请号： | 201811087757.3 | 申请日： | 2018-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN109325439B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 刘宏基 | 申请（专利权）人： | 成都网阔信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V20/52;G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京劲创知识产权代理事务所(普通合伙) 11589 | 代理人： | 田亚飞 |
| 地址： | 610041 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN的驾驶违规行为的识别方法，用自主研发的人工智能框架设置训练参数，每层搭建CNN网络，进行每一层的图像识别训练。这个阶段是个迭代的过程，每一层网络是相对独立的训练任务，可以每层中控制训练效果，这样方便针对薄弱环节进行调控。最后将训练好的三个网络拼起来，就完成了从初始的监控视频到驾驶员违规行为。解决了传统的开源框架的局限性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 驾驶 违规行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于CNN的驾驶违规行为的识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、建立多层驾驶行为CNN识别网络，所述CNN识别网络包括三层网络；S2、截取监控视频图像；S3、将步骤S2截取的监控视频同学送入步骤S1建立的CNN识别网络的第一层，CNN识别网络的第一层识别视频图像属于车内场景还是车外场景，将属于车内场景的视频图像送入步骤S4，将属于车外场景的图像淘汰；S4、CNN识别网络的第二层对步骤S3送入的视频图像进行识别，提取出视频图像中驾驶员人头部分送入步骤S5；S5、CNN识别网络的第三层对步骤S4送入的视频图像进行识别，判断驾驶员的行为是否存在违规。
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