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基于WiFi的危险驾驶行为识别方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种基于深度学习与WiFi感知相结合的端云协同危险驾驶行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质,本发明采用深度学习方法,一方面摒弃数据预处理中小波变换、动态时间规整、主成分分析等冗杂的步骤,简化预处理步骤;另一方面提出多子载波多链路融合方法,采用全部收集到的CSI共同生成CSI‑Image,并送入深层卷积神经网络中进行训练。完成训练的分类识别模型分别部署在车机端和云端上,由车机端和云端协同识别出相应的危险驾驶行为,并警告驾驶员。本发明充分结合云端高性能和车机端近距离的特性,使该危险驾驶行为识别方法兼顾了高性能与低时延的特性,显著提高危险驾驶行为识别的准确性和鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN114120634A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 暨南大学;

    申请/专利号CN202111291690.7

  • 申请日2021-11-03

  • 分类号G08G1/01(20060101);G06K9/00(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人黄卫萍

  • 地址 510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号

  • 入库时间 2023-06-19 14:19:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-01

    公开

    发明专利申请公布

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