[发明专利]一种基于轻量级多模态神经网络的行车危险场景辨识方法在审
| 申请号： | 202111551051.X | 申请日： | 2021-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN114372556A | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 高珍;许靖宁;余荣杰;范鸿飞;孙萍 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06T3/40;G06T7/90;G06V20/40;G06K9/62;G06V10/774;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 陈源源 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于轻量级多模态神经网络的行车危险场景辨识方法，包括以下：获取当前时间段内驾驶视频和车载数据；将驾驶视频的画面划分为上下分布的三个驾驶区域，将视频每一帧画面的每个驾驶区域内的图像在竖直方向上做均值化处理，转化为一行像素，然后将每帧对应的一行像素按时间顺序拼接在一起，形成每个驾驶区域的运动轮廓图；将每个驾驶区域的运动轮廓图和车载数据输入至行车风险评估模型得到辨识结果；所述行车风险评估模型为包括视觉数据处理层、运动学数据处理层、数据融合层和预测层的多模态神经网络。与现有技术相比，本发明具有减小运行数据量、简化模型计算过程，耗时低、准确率高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 多模态 神经网络 行车 危险 场景 辨识 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于同济大学，未经同济大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111551051.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
