基于卷积神经网络的驾驶员不安全行为识别

• 作者: 吝博强 曾柯铭 田文洪 莫中勤
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 深度学习 模式识别 驾驶员不安全行为识别
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 381-387
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.012

摘要

提出了一种基于卷积神经网络的驾驶员违规行为识别方法.首先,利用特定卷积神经网络对驾驶员的实时图像提取特征,然后并行对多种行为分别进行二分类.建立了一个真实场景下的驾驶员违规数据集,在此数据集上的测试说明了该方法的高效和良好的泛化能力.实验结果表明,该方法在约10万张图像的数据集中对打电话、吸烟、不系安全带3种行为分别达到了99.85％、99.62％、98.68％的识别率,同时使用当前较先进的Inception-v3和Xception模型测试,也获得了类似的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田文洪	电子科技大学信息与软件工程学院	9	21	2.0	4.0
2	曾柯铭	电子科技大学信息与软件工程学院	1	2	1.0	1.0
3	莫中勤	电子科技大学信息与软件工程学院	1	2	1.0	1.0
4	吝博强	电子科技大学信息与软件工程学院	1	2	1.0	1.0