[发明专利]一种基于深度学习的驾驶员分心行为检测方法在审
| 申请号： | 202310882445.6 | 申请日： | 2023-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN116935361A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 段锦;李仲伦;张昊 | 申请（专利权）人： | 长春理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 130022 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于交通安全技术领域，公开了一种基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为检测方法。构建了一个驾驶员分心行为检测网络，在原有的YOLOv5网络的骨干网络中增加了一组模块化结构，这些模块对输入特征图执行多个不同的卷积操作，以增强网络提取特征的能力。将Swin Transformer模块引入到特征融合网络的C3模块中，取代了原有的Bottleneck模块，Swin Transformer模块降低了计算量，提高了网络的运行速度。通过采用滑动窗口注意力机制来增加感受野，使得模型在特征提取过程中能够从整个特征图中感知全局信息。最后对特征融合网络的连接进行修改，增强了模型的特征融合能力。本发明显著提高了驾驶员分心驾驶行为检测的准确性，可辅助驾驶员驾驶，减少交通事故的发生。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 驾驶员 分心 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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