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一种基于卷积生成对抗网络的危险驾驶行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积生成对抗网络的危险驾驶行为识别方法,将基于卷积生成对抗网络的危险驾驶行为分类模型分为异常驾驶行为识别模型和危险驾驶行为分类模型;其中,异常驾驶行为识别模型利用生成对抗网络来对视频未来帧进行预测,通过预测帧与真实帧的差异大小来判断是否为异常驾驶行为;危险驾驶行为分类模型对已经识别出的异常驾驶行为进行进一步分类,判定是否为危险驾驶行为。本发明引入卷积生成对抗网络技术,可以有效地利用正常数据来训练生成对抗网络,来预测未来视频帧的图像数据,通过和真实帧进行比较,差异大的视频帧定义为异常帧,可以充分利用正常驾驶行为数据,解决样本不均衡的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN113313012A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航空航天大学;

    申请/专利号CN202110580624.5

  • 发明设计人 赵秋红;秦冰;魏思远;徐洲;王理;

    申请日2021-05-26

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构11941 北京大田律师事务所;

  • 代理人姜义民

  • 地址 100191 北京市海淀区学院路37号

  • 入库时间 2023-06-19 12:22:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-04-07

    授权

    发明专利权授予

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