【摘 要】
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近年来,交通事故造成的死亡人数不断增加,交通安全问题形势严峻,分心驾驶是造成交通事故发生的主要原因之一。快速准确的分心驾驶检测技术对于减少由于分心驾驶导致的道路交通事故,保护驾驶者的生命财产安全具有重要的现实意义和研究意义。深度学习通过学习图像高级特征的优势,在图像领域取得了突破性的成就。本文研究使用基于深度学习的卷积神经网络实现驾驶员的分心行为检测模型。解决了以往研究方法运算速度慢、模型参数大无
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近年来,交通事故造成的死亡人数不断增加,交通安全问题形势严峻,分心驾驶是造成交通事故发生的主要原因之一。快速准确的分心驾驶检测技术对于减少由于分心驾驶导致的道路交通事故,保护驾驶者的生命财产安全具有重要的现实意义和研究意义。深度学习通过学习图像高级特征的优势,在图像领域取得了突破性的成就。本文研究使用基于深度学习的卷积神经网络实现驾驶员的分心行为检测模型。解决了以往研究方法运算速度慢、模型参数大无法满足移动嵌入式设备计算能力的问题。本文研究工作如下:（1）提出一种端到端的混合轻量级网络模型,该网络模型专门为移动资源环境量身定制。网络模型使用轻量级网络MobileNetV2和DenseNet作为基本网络结构。针对训练过程中会逐渐降低图像分辨率,导致图像内部数据结构和空间层级化信息丢失,小物体信息无法重建的问题,设计使用一个多膨胀池化模块用来提取多尺度特征。多膨胀池化模块可以充分融合以前重要的全局特征,并进行有效处理,获取多尺度全局上下文信息,减少了特征提取过程中不同子区域之间上下文信息的丢失。实验表明,本文提出的网络模型准确率可达到91.22%,具有更快的运行速度,符合实际生活场景的要求。（2）为了更好解决由于图像背景信息高度重合,驾驶员分心行为部分姿势相似,导致图像信息混淆的问题,本文提出基于注意力机制的网络模型。该模型的注意力结构使用像素级监督方法,可以视为图像由空间全局到局部信息的一瞥。配合使用多尺度特征信息,更好获取且保留图像重要特征信息,实现特征信息增强。同时本文针对不同尺度上下文信息耦合的策略进行实验比较和探索。实验表明,该网络模型可以更加全面针对的了解图像关键信息,具有更强大的特征表示能力和泛化能力,准确率可达到93.93%。
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