基于通道注意力YOLOV5s的驾驶行为识别研究

• 作者: 罗国荣 戚金凤 广州科技职业技术大学自动化工程学院
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 行为识别 目标检测 驾驶行为 YOLOV5s 通道注意力机制
• 年，卷（期）: 2023,（10）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 267-272,278
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.10.041

摘要

设计了一种集成通道注意力机制的YOLOV5s检测网络的驾驶行为识别方法，用以实时检测并识别驾驶员在驾驶室内的驾驶行为，从而有利于纠正驾驶员的不良驾驶行为，减少交通事故发生的概率；建立了驾驶室内驾驶员手部动作的图像数据集；在YOLOv5s网络结构中引入通道注意力机制，通过对比实验、消融实验研究了通道注意力模块嵌入YOLOv5s中的较佳作用位置、配置数量的影响及其检测识别性能效果；论证了带通道注意力的改进YOLOV5s可保留信息量大的特征、抑制不相关的特征，模型参数量和复杂度降低，从而加快检测速度；测试结果显示，较原YOLOV5s网络，改进的YOLOV5s在平均精确度和召回率上相当，而检测速度提升了26.08%,该方法能够较好地满足驾驶员手部动作的实时监控需求。