[发明专利]一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取驾驶员驾驶过程中的待识别的自然危险驾驶行为视频；

将待识别的自然危险驾驶行为视频进行预处理得到待识别的自然危险驾驶行为图像；

将预处理后的待识别的自然危险驾驶行为图像输入至训练好的危险驾驶行为检测模型中，获取驾驶员危险驾驶行为识别结果；其中，所述危险驾驶行为检测模型以CenterNet为主干网络，所述CenterNet的主干网络包括Hourglass网络和ResNet-50网络，每个网络通道输出对应的原始特征图，分别对原始特征图处理得到每个网络通道的特征权重，将不同的网络通道的特征权重再作用到原始的特征图对应的网络通道，对原始特征重标定后融合。

2.如权利要求1所述的一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别方法，其特征在于，所述Hourglass网络中采用扩张卷积网络，所述ResNet-50网络的下采样层的卷积核大小和步长进行了修改，同时增加平均池化层。

3.如权利要求2所述的一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别方法，其特征在于，所述扩张卷积网络包括两个普通卷积层和一个扩张卷积层，在所述扩张卷积层前后两个普通卷积层设置跳跃连接，所述跳跃连接用于将从第一个普通卷积层提取的特征信息传输至扩张卷积层得到特征映射，所述特征映射输入到第二个普通卷积层。

4.如权利要求1所述的一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别方法，其特征在于，所述Hourglass网络和ResNet-50网络中分别添加注意力机制，所述注意力机制根据损失值去每个网络通道的特征权重。

5.如权利要求1所述的一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别方法，其特征在于，对原始特征重标定后融合的方式采用Loss值融合法；

或，对原始特征重标定后融合的方式采用特征图融合法。

6.如权利要求1所述的一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别方法，其特征在于，所述将待识别的自然危险驾驶行为视频进行预处理包括：

对采集后的视频进一步筛选，然后将每一帧视频转化成图片保存，将保存好的图片分类，相同的驾驶行为划为一组，使用LabelImg标注工具对数据进行标注，得到文本格式的文件作为该数据集的真实值使用。

7.如权利要求1所述的一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别方法，其特征在于，所述待识别的自然危险驾驶行为图像包括手部、手里拿的东西以及动作。

8.一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，被配置为：获取驾驶员驾驶过程中的待识别的自然危险驾驶行为视频；

数据预处理模块，被配置为：将待识别的自然危险驾驶行为视频进行预处理得到待识别的自然危险驾驶行为图像；

危险驾驶行为识别模块，被配置为：将预处理后的待识别的自然危险驾驶行为图像输入至训练好的危险驾驶行为检测模型中，获取驾驶员危险驾驶行为识别结果；其中，所述危险驾驶行为检测模型以CenterNet为主干网络，所述CenterNet的主干网络包括Hourglass网络和ResNet-50网络，每个网络通道输出对应的原始特征图，分别对原始特征图处理得到每个网络通道的特征权重，将不同的网络通道的特征权重再作用到原始的特征图对应的网络通道，对原始特征重标定后融合。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种基于动作行为特征的危险驾驶行为识别方法中的步骤。