[发明专利]基于深度混合编解码神经网络的驾驶员行为识别方法有效
| 申请号： | 202010425736.9 | 申请日： | 2020-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN111695435B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 路小波;胡耀聪;陆明琦 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 叶涓涓 |
| 地址： | 211189 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度混合编解码神经网络的驾驶员行为识别方法，包括：建立驾驶员行为识别数据集；构建编解码时空卷积网络；构建卷积长短期记忆网络；构建分类网络；训练驾驶员行为识别模型中三个网络；采用训练好的驾驶员行为识别模型对数据集中的视频进行识别，将视频样本送入训练好的编解码时空卷积网路中得到短期行为时空特征表示，将短期行为时空特征表示送入训练好的卷积长短期记忆网络中得到长期行为时空特征表示，训练好的分类网络输出最终的驾驶员行为分类结果。本发明能够有效地从短期视频剪辑中提取隐含的运动信息，并通过时空融合实现长视频中的驾驶员行为特征编码，识别精度高，可实现监控视频中的驾驶员行为识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 混合 解码 神经网络 驾驶员 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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