[发明专利]一种基于深度学习的飞行员行为监控方法有效
| 申请号： | 202011020346.X | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112052829B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 张江勇;周一林;陈金皖;温娜 | 申请（专利权）人： | 中国直升机设计研究所 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06N20/20 |
| 代理公司： | 中国航空专利中心 11008 | 代理人： | 王世磊 |
| 地址： | 333001 *** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的飞行员行为监控方法，包括：获取包含驾驶员在内的驾驶室图像；将所述驾驶室图像输入到训练好的卷积神经网络模型中，得到驾驶员行为的检测结果；所述监控模型包括输入层、残差模块以及预测部分，其中：所述输入层用于对驾驶室图像进行预处理，得到第一特征图；所述残差模块用于对所述第一特征图依次进行升维、特征图分组、通道压缩并相加操作，输出第二特征图；所述预测部分用于对所述第二特征图依次进行映射及特征抽取、特征池化、特征分类，最终输出检测结果。发明方法提出了新的激活函数和残差模块，使得网络的性能得到有效提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 飞行员 行为 监控 方法 | ||
【主权项】：
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