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[发明专利]基于人体骨架和目标检测算法的驾驶员违法行为识别方法-CN202211456161.2在审
发明人：许蓉;丁绪星;任悦悦;钱强;周学顶 -专利权人：安徽师范大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于人体骨架和目标检测算法的驾驶员违法行为识别方法。包括通过模拟场景采集驾驶员正常行为与违法行为数据集，对驾驶员正常行为与违法行为数据集进行预处理，对预处理后的驾驶员正常行为与违法行为数据集进行标记，将标记后的数据集划分为测试集和训练集；构建基于人体骨架网络和目标检测网络的驾驶员违法行为识别模型，得到人体骨架多个关键点信息；利用训练集，对驾驶员违法行为识别模型进行训练，得到训练后的驾驶员违法行为识别模型；将测试集输入至训练后的驾驶员违法行为识别模型进行识别，以判断驾驶员是否违法。本发明结合人体骨架和改进的yolov5，判别驾驶员是否违法，提高了识别精度和速度。
基于人体骨架目标检测算法驾驶员违法行为识别方法

[发明专利]一种基于改进的Densenet模型的课堂行为识别分类方法及系统-CN202210035013.7在审
发明人：邹孝龙;丁绪星;任悦悦;钱强;周学顶 -专利权人：安徽师范大学
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进的Densenet模型的课堂行为识别分类方法及系统，包括：通过摄像机采集课堂行为图像数据，构建课堂行为数据库；在Densenet模型中增加StemBlock模块，得到第一Densenet模型；在第一Densenet模型中增加通道注意模块，得到第二Densenet模型；将课堂行为数据库中的行为图像数据输入至改进后的网络模型即为第二Densenet模型，对课堂行为进行识别分类。本发明对已有数据集进行训练，可以提取图像的深层特征，从而获得更丰富的图像信息，使用StemBlock模块，可以在不带来过多计算耗时的前提下，提高网络的特征表达能力。在两个DenseBlock之间加入自注意力机制，可以使网络更加关注图像的重要特征区域，不会丢失样本的重要信息，从而使得特征提取更加高效，之后更好的做分类。
一种基于改进 densenet 模型课堂行为识别分类方法系统