基于深度学习的分心驾驶行为检测方法 |
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引用本文: | 曹立波,杨洒,艾昌硕,颜京才,李旭升.基于深度学习的分心驾驶行为检测方法[J].汽车技术,2023(6):49-54. |
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作者姓名: | 曹立波 杨洒 艾昌硕 颜京才 李旭升 |
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作者单位: | 1. 湖南大学,汽车车身先进设计制造国家重点实验室 |
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摘 要: | 针对现有分心驾驶行为检测方法存在的检测精度低、实时性差等问题,利用基于深度学习的目标检测方法进行了驾驶员分心驾驶行为检测,首先构建分心驾驶行为数据集,包括驾驶员使用手机、饮水和吸烟3种行为的图像,并进行目标物的标注,然后选用轻量化目标检测模型NanoDet进行训练验证,结果表明,该方法可以准确并快速地识别出驾驶员在驾驶过程中使用手机、饮水和吸烟的行为。
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关 键 词: | 分心驾驶 目标检测 数据集标注 轻量化模型 |
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