基于神经网络融合的司机违规行为识别

摘要

交通的快速发展给人们生活带来很多的便利,但由于司机违规行为而造成的交通事故也频频发生.针对司机在道路行驶过程中会经常出现抽烟和玩手机两种违规行为,通过对深度学习中的经典网络卷积神经网络进行改进.提出神经网络融合的模型,作用于真实的、标注的司机违规行为数据集.与经典的LetNet和Alex-Net进行对比,实验结果表明,提出的方法能够有效地识别司机违规行为.