基于深度學(xué)習(xí)的駕駛員分心行為檢測方法

摘要： 駕駛員分心行為檢測對于開發(fā)以駕駛員為中心的人車協(xié)同駕駛系統(tǒng)具有至關(guān)重要的意義。針對現(xiàn)有基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員分心行為檢測模型缺乏全局特征提取能力、泛化性能較弱以及忽視了駕駛場景中不同區(qū)域的重要性，構(gòu)建一種基于深度學(xué)習(xí)的駕駛員分心行為檢測模型，實現(xiàn)對駕駛員分心行為的準(zhǔn)確檢測。首先，開發(fā)了基于HorNet的殘差結(jié)構(gòu)，通過高階空間交互來增強特征表示能力；其次，受人類注意力機制以及現(xiàn)... （共9頁）