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申请/专利权人：武汉科技大学
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262337A
主分类号：G06V20/59
分类号：G06V20/59;G06V40/20;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096;B60W40/08;B60W50/14;B60W40/09
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及行驶安全技术领域，具体涉及一种基于神经网络的汽车驾驶员分心驾驶预警方法，预警步骤为：S1、在车机内建立出分心驾驶识别模型；S2、采用Grad‑CAM算法对分心驾驶识别模型进行解释；S3、使用数据集对分心驾驶识别模型进行训练与测试，对识别结果进行分析与评估；S4、实时采集驾驶员的行为图像。本发明通过深度迁移学习，建立了分心驾驶行为识别模型，对建立的分心驾驶识别模型识别重点进行可视化，在不花费高额计算机资源的情况下很好的解决了分心驾驶行为识别问题，不仅能识别分心，也能识别分心的种类，为在驾驶辅助系统上部署提供了可行之道，避免了使用传统生理传感器的方式，带来了更好的使用前景。
主权项：1.一种基于神经网络的汽车驾驶员分心驾驶预警方法，其特征在于，预警步骤为：S1、在车机内建立出分心驾驶识别模型；S2、采用Grad-CAM算法对分心驾驶识别模型进行解释；S3、使用数据集对分心驾驶识别模型进行训练与测试，对识别结果进行分析与评估；S4、实时采集驾驶员的行为图像，采用减去均值滤波器对图像进行处理，对驾驶员行为进行特征提取；S5、将处理的图像上传至分心驾驶识别模型内，进行分析，并运用区分类别激活映射技术来将重点区域进行可视化处理；S6、在识别到驾驶员存在分心情况后，车机进行预警，警示驾驶员。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉科技大学 一种基于神经网络的汽车驾驶员分心驾驶预警方法
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