【摘 要】
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近些年来,随着人们生活水平的逐渐提高,越来越多的人将资金投入至出行交通中,人均汽车拥有量逐步上升,这间接导致了道路交通事故的频繁发生,相关调查表明,驾驶员在驾驶过程中的各种不良行为是产生道路交通事故的主要原因。本文基于深度学习技术,对深度学习中的目标检测和行为识别进行深入研究,通过对已有方法进行实验探索,改变网络结构,提高网络性能,主要研究内容如下:（1）对不良驾驶行为检测的基础理论以及相关方法进
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近些年来,随着人们生活水平的逐渐提高,越来越多的人将资金投入至出行交通中,人均汽车拥有量逐步上升,这间接导致了道路交通事故的频繁发生,相关调查表明,驾驶员在驾驶过程中的各种不良行为是产生道路交通事故的主要原因。本文基于深度学习技术,对深度学习中的目标检测和行为识别进行深入研究,通过对已有方法进行实验探索,改变网络结构,提高网络性能,主要研究内容如下:（1）对不良驾驶行为检测的基础理论以及相关方法进行研究和分析,将不良驾驶行为根据行为特点分为标志性不良驾驶动作与长时性不良驾驶状态。总结对比了传统不良驾驶行为检测方法,深入研究了深度学习中各种基础网络应用。（2）针对不良驾驶行为,提出基于目标检测的深度学习网络,通过参考残差单元,深化网络结构,提高网络的特征提取能力。提出DRC模块,通过“短接”方法将低频特征信息与高频特征信息联合起来,减少网络出现特征丢失的现象;改进网络的损失函数,使用完全边框交并比方法,进一步提高网络的分类精度;对传统的PERCLOS疲劳检测方法进行改进,加入嘴部因子与眼部特征共同判断,提高网络的抗干扰能力。在驾驶行为数据集上进行对比实验,结果表明,本文提出的方法在准确率方面优于传统对比的算法。（3）为提高长时性不良驾驶状态的识别率,提出基于行为识别的深度学习网络,使用Inception-Res Net网络作为特征提取网络,使网络更关注图像的微小特征;参考双流网络的方法,使用图像流和光流分别对输入进行处理,同时在各个流之中加入时空注意机制,加强网络对空间信息和时间信息的关注程度。在公开数据集UCF-101与自建数据集UH-Face上进行对比实验,结果表明本文提出的方法能有效加强网络对空间信息和时间信息上的提取,在最后的融合结果对比也体现出本文提出的方法要优于现在主流的行为识别方法,并且具有一定的泛用性。
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