结合图像分割和ResNet18的危险驾驶行为识别

• 作者: 安征 杨维民
• 来源期刊: 信息通信
• 学科: 交通运输
• 关键词: 驾驶行为识别 深度学习 卷积神经网络 图像分割
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 7-8
• 页数: 2页
• 分类号: U463.6
• 语种: 中文

摘要

针对驾驶行为图像中背景干扰问题,文章提出了一种结合图像分割和残差网络的危险驾驶行为识别方法.首先采用GrabCut分割出图像中驾驶员所在区域;然后通过迁移学习完成基于ResNet18的识别模型;最后使用AUC数据集验证算法的有效性.实验表明:在测试集上实现了94.57％的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨维民		1	0	0.0	0.0
2	安征		1	0	0.0	0.0