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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于交叉注意力机制的驾驶员意图识别方法，涉及计算机视觉、图像处理、人机交互等技术领域。对舱内驾驶员的图像数据使用3DResnet‑50模块进行特征提取，得到其特征向量，对舱外环境数据使用光流图像的处理，以及使用一种基于ConvLSTM的编码器‑解码器方式训练的网络进行运动预测和特征提取，由于其固有的卷积能力，该结构能够解决时空序列预测问题。对于提取出的舱内和舱外的两部分特征，输入Transformer注意力模块Encoder中实现交叉注意力特征融合，最后经过FC层实现5种类别直行、左转、右转、左变道、右变道的概率预测。本发明将车舱内外的特征先提取再关联，使用交叉注意力机制实现特征融合，增加了意图识别预测的准确度。
主权项：1.一种基于交叉注意力机制的驾驶员意图识别方法，其特征包括下列步骤：1在网上搜集整理现有公开的自然驾驶图像数据集。2对输入的座舱驾驶员图像数据经过3DResnet-50模块进行特征提取，因为其在人类动作识别任务中表现出了高性能,为了防止过度拟合，在驾驶员侧添加了随机裁剪、缩放以增强空间数据，随机且均匀的在每秒中间切除16帧的片段作为模块的输入，目的是增强时间数据。同时，在最后一个FC层之前添加一个额外的dropout层。3对输入的舱外场景数据，首先经过FlowNet从连续帧中提取光流图像，然后基于ConvLSTM提出了一种以编码器-解码器方式训练的网络，用于运动预测和特征提取。由于其固有的卷积能力，该结构能够解决时空序列预测问题。输入是五个光流图像Xii＜5，i∈Z的剪辑。选择5作为输入长度，获得一秒30帧到五秒150帧的有着相同间隔L的均匀采样剪辑。编码器压缩了可用于未来运动预测的五帧输入的运动信息，被视为运动特征提取器。4对于提取出的舱内和舱外的两部分特征，输入Transformer注意力模块Encoder中实现交叉注意力特征融合，最后经过FC层实现5种类别直行、左转、右转、左变道、右变道的概率预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于交叉注意力机制的驾驶员意图识别方法
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