[发明专利]一种驾驶行为的识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种驾驶行为的识别方法，其特征在于，包括：

获取待分析图像；

调用预先生成的数据处理模型对所述待分析图像进行处理；所述数据处理模型包括图像裁剪子模型和图像分类子模型；所述图像裁剪子模型用于识别所述待分析图像中的关键信息，并从所述待分析图像中裁剪得到包括所述待分析图像中的关键信息的目标图像；所述图像分类子模型用于对所述目标图像进行驾驶行为识别操作；所述数据处理模型基于训练样本采用预先设定的模型训练方式训练得到；所述训练样本包括预先标注有驾驶行为类别的图像样本；

获取所述数据处理模型得到的所述待分析图像的图像处理结果。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述数据处理模型的训练过程包括：

获取训练样本、图像裁剪子初始模型和图像分类子初始模型；所述训练样本包括预先标注有驾驶行为类别的图像样本；

采用预先设定的模型训练方式，使用所述训练样本分别对所述图像裁剪子初始模型和所述图像分类子初始模型进行训练，得到图像裁剪子模型和图像分类子模型；

将所述图像裁剪子模型和图像分类子模型的集合确定为所述数据处理模型。

3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，采用预先设定的模型训练方式，使用所述训练样本分别对所述图像裁剪子初始模型和所述图像分类子初始模型进行训练，得到图像裁剪子模型和图像分类子模型，包括：

使用所述训练样本对预先获取的图像分类参考模型进行训练，并在训练后的图像分类参考模型满足对应的预设停止训练条件时停止；

调用所述图像裁剪子初始模型识别所述训练样本中的每一所述图像样本中的关键信息，并从每一所述图像样本中裁剪得到包括所述图像样本中的关键信息的待处理图像；

将每一所述图像样本对应的待处理图像组合得到待处理图像集合，并使用所述待处理图像集合对所述图像分类子初始模型进行训练，直至训练后的图像分类子初始模型满足对应的预设停止训练条件时停止；

基于训练后的图像分类参考模型的分类精度和图像分类子初始模型的分类精度之差，使用所述训练样本对所述图像裁剪子初始模型进行训练，并在训练后的图像裁剪子初始模型满足对应的预设停止训练条件时停止；

返回所述调用所述图像裁剪子初始模型识别所述训练样本中的每一所述图像样本中的关键信息的步骤，并顺序执行，直到训练得到的图像裁剪子初始模型和图像分类子初始模型各自的损失函数的变化率均小于预设阈值时停止；

将训练得到的图像裁剪子初始模型确定为图像裁剪子模型，以及将训练得到的图像分类子初始模型确定为图像分类子模型。

4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，获取待分析图像，包括：

获取对驾驶员的目标区域进行图像采集得到的红外图像；

对所述红外图像进行数据增强和标准化处理，得到待分析图像；所述数据增强包括图像裁剪。

5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，在所述获取所述数据处理模型得到的所述待分析图像的图像处理结果之后，还包括：

在所述图像处理结果为预设危险行为中的任一行为的情况下，输出预设警示信息至用户的终端设备。

6.一种驾驶行为的识别装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待分析图像；

图像处理模块，用于调用预先生成的数据处理模型对所述待分析图像进行处理；所述数据处理模型包括图像裁剪子模型和图像分类子模型；所述图像裁剪子模型用于识别所述待分析图像中的关键信息，并从所述待分析图像中裁剪得到包括所述待分析图像中的关键信息的目标图像；所述图像分类子模型用于对所述目标图像进行驾驶行为识别操作；所述数据处理模型基于训练样本采用预先设定的模型训练方式训练得到；所述训练样本包括预先标注有驾驶行为类别的图像样本；

处理结果获取模块，用于获取所述数据处理模型得到的所述待分析图像的图像处理结果。