多角度视频的驾驶人员行为识别

• 作者: 孔俊 张宇 沈柏杉 赵维
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 深度学习 行为识别 驾驶人员 多角度
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 353-359
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3090字
• 语种: 中文

摘要

驾驶员在行驶过程中看手机,与乘车人员交谈等违规行为,为安全行驶造成了极大的隐患.为了解决此类问题,提出了一种多角度行为识别方法,从3个角度同步捕捉驾驶员行为的视频,构建多角度驾驶员行为的视频和数据集,利用深度卷积神经网络,进行识别分类.实验结果表明,3D CNN相对于2D CNN的识别精度更加准确,在对比输入剪辑的帧数实验中,发现堆叠的视频帧数会影响准确度,并在具有较大优势的R2plus1D模型中(将3D卷积滤波器分解为单独的空间和时间分量),基于多角度驾驶人员行为识别精度达到87％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵维	吉林警察学院信息工程系	17	2	1.0	1.0
2	张宇	东北师范大学信息科学与技术学院	11	10	2.0	3.0
3	沈柏杉	东北师范大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
4	孔俊	东北师范大学信息科学与技术学院	11	129	4.0	11.0