一种基于时空特性的驾驶员行为识别方法

摘要

本发明设计了一种基于时空特性的驾驶员行为识别方法，涉及计算机视觉中的行为识别领域。本发明采用批标准化改进三维卷积网络，以提取视频帧中短时空行为特征，再利用卷积长短期记忆单元学习长时空上下文信息。然后将提取的驾驶员行为长时空行为信息输入空间金字塔池化层，得到多尺度的空间特征图。同时在实现特征分类的全连接层中融入dropout思想，提升网络模型的泛化能力。本发明所设计的网络可以高效地提取视频中驾驶员行为的时空特性，进一步提高驾驶员行为识别准确率。发明在交通安全领域有重要的应用价值。