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基于卷积神经网络的驾驶人行为识别方法研究
被引量：
19
1
作者
徐丹
代勇
纪军红
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期12-17,共6页
为探究汽车驾驶人非安全驾驶行为的识别问题,在简要分析现有驾驶人行为识别方法的基础上,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的驾驶人行为识别方法,分析CNN前向传播与反向传播过程,给出处理驾驶人行为识别问题的CNN网络架构。结果表明:用该...
为探究汽车驾驶人非安全驾驶行为的识别问题,在简要分析现有驾驶人行为识别方法的基础上,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的驾驶人行为识别方法,分析CNN前向传播与反向传播过程,给出处理驾驶人行为识别问题的CNN网络架构。结果表明:用该方法可识别,其平均识别率达97.13%,相对于传统提取方向梯度直方图特征(HOG),并用随机森林(RF)分类的算法,该方法的识别率平均提高了3.62%。
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关键词
驾驶人
行为
识别
卷积神经网络(CNN)
前向传播
反向传播
深度学习
驾驶
安全
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的驾驶人行为识别方法研究
被引量：
19
1
作者
徐丹
代勇
纪军红
机构
哈尔滨工业大学机电工程学院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期12-17,共6页
基金
机器人技术与系统国家重点实验室自主课题(SKLRS201705A).
文摘
为探究汽车驾驶人非安全驾驶行为的识别问题,在简要分析现有驾驶人行为识别方法的基础上,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的驾驶人行为识别方法,分析CNN前向传播与反向传播过程,给出处理驾驶人行为识别问题的CNN网络架构。结果表明:用该方法可识别,其平均识别率达97.13%,相对于传统提取方向梯度直方图特征(HOG),并用随机森林(RF)分类的算法,该方法的识别率平均提高了3.62%。
关键词
驾驶人
行为
识别
卷积神经网络(CNN)
前向传播
反向传播
深度学习
驾驶
安全
Keywords
driver behavior recognition
convolutional neural network(CNN)
forward propagation
back propagation
deep learning
driving safety
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
TP391.41 [交通运输工程—载运工具运用工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于卷积神经网络的驾驶人行为识别方法研究
徐丹
代勇
纪军红
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
19
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