[发明专利]基于深度学习的驾驶员行为检测方法和系统有效
| 申请号： | 201910168786.0 | 申请日： | 2019-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN109993065B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 左思;张世亮 | 申请（专利权）人： | 开易（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V40/16;G06V40/20 |
| 代理公司： | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 唐海力 |
| 地址： | 100102 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开一种基于深度学习的驾驶员行为检测方法和系统，其中方法包括如下步骤：对所采集的目标样本数据库中的样本数据添加数据标注，其中，数据标注用于标注目标样本数据库中样本数据的目标部位所在的位置，然后根据数据标注对目标样本数据库中疑似异常的样本数据添加疑似异常标签；再采用深度学习算法对添加数据标注和疑似异常标签的目标样本数据库进行模型训练，得到行为检测模型；基于该行为检测模型检测所输入的待检测数据的数据类型。采用本发明，通过添加数据标注，细化疑似异常数据的类型，可以提高检测出异常行为的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 驾驶员 行为 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的驾驶员行为检测方法，其特征在于，包括：对所采集的目标样本数据库中的样本数据添加数据标注，所述数据标注用于标注所述目标样本数据库中样本数据的目标部位所在的位置；根据所述数据标注对所述目标样本数据库中疑似异常的样本数据添加疑似异常标签；采用深度学习算法对添加所述数据标注和所述疑似异常标签的目标样本数据库进行模型训练，得到行为检测模型；基于所述行为检测模型检测所输入的待检测数据的数据类型，所述数据类型包括异常和疑似异常。
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