[发明专利]基于深度学习的机动车驾驶员危险驾驶行为检测方法在审
| 申请号： | 202211018827.6 | 申请日： | 2022-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN115359464A | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 张志远 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/59 | 分类号： | G06V20/59;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的机动车驾驶员危险驾驶行为检测方法，该方法提出改进的yolov5s网络模型，使用MobileNet‑v3结构替换主干网络，并在加入SPPF结构将特征图转换为固定大小的特征向量，然后将CBAM注意力机制与Bottleneck结合，用于替换c3模块，并使用GhostConv替换head中的卷积层，最后选择比传统NMS适用阈值更广的DIoU‑NMS来替换原有的NMS用来增加对遮挡目标检测的准确性。之后构建相关数据集并进行预处理，调整参数，训练网络，最终模型大小为5.4M，每张图片检测时间大约0.014s，可以满足移动设备上的实时性要求，并具有较好的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 机动车 驾驶员 危险 驾驶 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
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