[发明专利]一种基于深度学习的驾驶员违章行为识别方法在审
| 申请号： | 202010680568.8 | 申请日： | 2020-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN111860281A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 邵叶秦;唐宇亮;施佺;曹秋阳;平鹏;高瞻 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 许洁 |
| 地址： | 226000*** | 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驾驶员违章行为识别方法，包括特征提取、行为识别、结果显示；所述的行为识别包括：基于支持向量机分类的驾驶员违章行为识别和基于神经网络的驾驶员违章行为识别。本发明主要研究驾驶员违章行为的识别方法，在驾驶员违章行为识别方面，基于检测到的人体关键点，提取动作特征向量，然后使用SVM算法与MLP神经网络分类器识别驾驶员动作，判断是否是违章行为。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 驾驶员 违章行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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