专利详情

专利名称	一种基于深度学习的危险驾驶行为实时检测方法
申请号	CN201611267904.6	专利类型	发明专利
公开（公告）号	CN106611169A	公开（授权）日	2017.05.03
申请（专利权）人	中国科学技术大学	发明（设计）人	康宇;陈绍冯;李泽瑞;崔艺;王雪峰
主分类号	G06K9/00(2006.01)I	IPC主分类号	G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I
专利有效期	一种基于深度学习的危险驾驶行为实时检测方法至一种基于深度学习的危险驾驶行为实时检测方法	法律状态	实质审查的生效
说明书摘要	本发明提出一种基于深度学习的危险驾驶行为实时检测方法，搭建前车图像采集系统，收集训练样本并进行人工标注，建立危险驾驶行为数据集；基于深度学习的方法，根据危险驾驶行为数据集的特点，提出空间金字塔池化的卷积深度置信归一化分类网络(SPP?CDBRNet)模型；对建立的数据集进行预处理，采用带动量的随机梯度下降方法，利用预处理后的数据集对SPP?CDBRNet模型进行训练，得到能够精确识别是否具有危险驾驶行为(驾驶途中使用手持电话和抽烟)的SPP?CDBRNet；利用确定的SPP?CDBRNet模型，对前车图像进行检测，实现对危险驾驶行为的实时检测。本发明能够有效地提高危险驾驶行为检测的精度，并有具有良好的实时性和迁移性，具有广阔的应用前景。