[发明专利]一种基于卷积神经网络和时间序列图的司机行为识别方法有效
| 申请号： | 202010297514.3 | 申请日： | 2020-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN111553209B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 黄世泽;杨玲玉;张肇鑫;陈威 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络和时间序列图的司机行为识别方法：采集司机驾驶视频，建立司机行为数据集；基于司机行为数据集，采用卷积神经网络方法，通过网络训练获得司机行为识别模型；采集司机的实时工作视频并按照预设的帧率提取出连续的多帧图像，将多帧图像输入所述司机行为识别模型，识别每帧图像中司机行为所属类别；绘制司机行为时间序列图；通过时间序列图获得视频中司机每类行为出现次数以及持续时长，并判断司机行为是否规范；依据时间序列图得到视频中车辆的运行状态。此发明准确判断司机驾驶过程中的几类行为，基于模型的识别结果绘制时间序列图能评价司机行为是否规范，并分析车辆的运行状态，提高分析的效率，提高行车安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 时间 序列 司机 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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