[发明专利]基于深度学习的司机驾驶行为检测与识别方法在审
| 申请号： | 202110343377.7 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113128360A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 蔡沈健;倪成润;黄鹤;张强;沈纲祥 | 申请（专利权）人： | 苏州乐达纳米科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 郭磊 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市工业园*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的司机驾驶行为检测与识别方法，基于深度学习的司机驾驶行为检测与识别方法，包括：步骤1.获取司机在驾驶过程中的视频帧序列，所述视频帧序列包括司机在驾驶过程中的行为图像；步骤2.对所述视频帧序列进行预处理；步骤3.构建由ResNet‑18、多层LSTM网络和全连接层级联组成的深度学习模型，利用所述深度学习模型对预处理后的视频帧序列进行检测和识别。本发明采用ResNet‑LSTM的网络结构，消除了因网络深度增加带来的梯度爆炸或者梯度消失的影响，对ResNet‑18和LSTM网络分别引入通道注意力、空间注意力和时序注意力机制，充分利用视频的空间和时序信息，提高模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 司机 驾驶 行为 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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