[发明专利]一种基于卷积神经网络的高精度自动识别驾驶员不安全行为的方法与装置在审
| 申请号： | 201810003621.3 | 申请日： | 2018-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN109987102A | 公开（公告）日： | 2019-07-09 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 田文洪;曾柯铭;吝博强;何马均 |
| 主分类号： | B60W40/09 | 分类号： | B60W40/09;B60W50/14 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于卷积神经网络的高精度自动识别驾驶员不安全行为的方法与装置，涉及图像识别、模式识别及自动化领域。本发明针对重要货物运输或者载人客车驾驶员的不安全行为检测问题，提出了DriverBeCog的解决方法：利用胶囊神经网络和卷积神经网络对驾驶员的实时图像提取特征；并行对多种行为分别进行二分类；通过监控设备传回画面进行实时监测，对不安全行为进行警告，同时相关信息记录进数据库。本发明采用多个模型并发处理；提出一种网络层次少、参数少、计算量小且易于实用的卷积神经网络模型；对于不安全行为的识别率超出已有成果，利于实用；并采用权重参数调整方法解决正反类数据量差距过大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 不安全 卷积神经网络 自动识别 自动化领域 并发处理 监控设备 模式识别 权重参数 神经网络 实时监测 实时图像 提取特征 图像识别 相关信息 行为检测 二分类 计算量 识别率 数据量 货物运输 胶囊 并行 数据库 客车 警告 记录 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的高精度自动识别驾驶员不安全行为的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：(1)采集特定车内实时图像传输到本地识别系统；(2)用特定卷积神经网络提取图像的底层特征；(3)对多种不安全行为，并行使用胶囊神经网络处理底层特征以获得图像的高层特征并进行分类；对网络训练时采用调节权重的方法处理样本不均衡问题；(4)将得到的分类结果传到报警模块，引发相关警告，并记录在案。
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