【摘 要】
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驾驶者非安全驾驶行为是引发恶性交通事故的重要原因,本文通过对于构成视频的图像序列提取时空兴趣点,扩展成Cuboid并进行向量化特征描述,得到驾驶员的动作行为的向量表示,然
【机 构】
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东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541050)
论文部分内容阅读
驾驶者非安全驾驶行为是引发恶性交通事故的重要原因,本文通过对于构成视频的图像序列提取时空兴趣点,扩展成Cuboid并进行向量化特征描述,得到驾驶员的动作行为的向量表示,然后使用PCA算法对于得到的特征向量进行降维,并使用K-means算法对其进行聚类,所得到的聚类中心作为Cuboid原型字典中心,最后,使用KNN算法对不同驾驶者的非安全驾驶行为进行有效识别分类。实验结果表明这种方法能够对于不同个体的体貌差异具有一定的容忍性,对于不同驾驶者的相似的非安全的驾驶行为具有较好的识别能力。
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