[发明专利]一种基于无监督学习的驾驶员分心细粒度检测方法在审
| 申请号： | 202111527027.2 | 申请日： | 2021-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN114187581A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 陈杰;李兵;程子晗;王海涛;席静敏;邓英剑 | 申请（专利权）人： | 安徽大学;安徽中科星联信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 姬莉 |
| 地址： | 230031*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于无监督学习的驾驶员分心细粒度检测方法，属于驾驶行为分析领域，包括：采集分心驾驶图像数据；将采集到的分心驾驶图像数据输入无监督学习检测模型中，利用无监督学习检测模型对分心驾驶图像数据进行分析，根据分析结果判断驾驶员分心状态；无监督学习检测模型包括骨干网络、投影头和损失函数；骨干网络为融入多层感知机MLP的RepMLP网络结构；投影头为将融入残差结构的多层感知机MLP；损失函数为基于对比学习和stop‑gradient策略的损失函数。本发明弥补了传统卷积层所堆积的CNN模型全局感知能力较差的问题，具备了较强的局部感知能力及良好的全局感知性能，可以使无监督学习检测模型对应用场景的泛化能力得到了加强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 驾驶员 分心 细粒度 检测 方法 | ||
【主权项】：
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