发明 基于DenseNet121网络的驾驶行为识别方法 【特价】 仅包申请日之后年费
计算机视觉 智能驾驶 交通安全 图像处理 1人
G06V20/59 G06V10/764 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/048 G06N3/096
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于DenseNet121网络的驾驶行为识别方法,包括:输入测试图片到训练好的分心驾驶行为分类模型，对分心驾驶行为的类别进行预测，模型输出驾驶员行为的类别标签，从而得到测试图片中分心驾驶行为的分类结果。本发明方法将原DenseNet121网络中的四个DenseNet Block层所包含的3×3卷积分解成3×1和1×3的两个卷积,使得设计出的分心驾驶行为分类模型更加轻量高效，能够有效降低硬件成本，且预测准确度有效提高。
