一种基于神经网络注意力的驾驶员异常行为检测方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络注意力的驾驶员异常行为检测方法，包括以下步骤：通过相机采集原始帧，并对原始帧进行处理，得到待检测图像；构建神经网络模型，并通过神经网络模型对待检测图像进行识别，得到估计行为类别；获取估计行为类别中最高概率类别的注意力特征图，并计算最高概率类别的注意力特征图的匹配度；根据最高概率类别的注意力特征图的匹配度，获取最终的异常行为判定结果。本发明容易实现，经济适用性高，结合了注意力机制验证神经网络判别结果，当网络给出的结果不确定时，不会进行预警，避免了每次检测都必定给出一个分类结果和容易产生误报的问题。