[发明专利]一种基于三维卷积神经网络的驾驶员动作识别方法及装置有效
| 申请号： | 201910810525.4 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110543848B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 罗铭;肖骁 | 申请（专利权）人： | 交控科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06V40/16;G06V40/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 苗晓静 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于三维卷积神经网络的驾驶员动作识别方法及装置，通过预设特征工程从对驾驶员拍摄的视频提取特征数据，由目标模型根据特征数据对驾驶员的行为进行识别。目标模型是通过对构建的三维卷积神经网络进行训练得到的，三维卷积神经网络包括多个依次连接的组合层结构，每一组合层结构包括卷积层和池化层。通过对三维卷积神经网络的结构进行改进，使得训练的目标模型对驾驶员的动作具有更准确的识别结果。另一方面，相对于采集面部特征，对驾驶员动作的采集不容易受到环境的干扰，且特征数据中包含了反应驾驶员动作随时间变化的光流特征，这种动作连续性的数据进一步提高了识别结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 三维 卷积 神经网络 驾驶员 动作 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于三维卷积神经网络的驾驶员动作识别方法，其特征在于，包括：/n获取在列车行驶过程中，对列车的驾驶员拍摄得到的视频；/n根据所述视频通过预设特征工程提取用于对驾驶员的动作进行识别的特征数据；其中，所述特征数据中包括根据像素点的光流变化提取的光流特征；/n将所述特征数据输入到目标模型中，由所述目标模型输出所述驾驶员的动作和预设动作相符的概率；/n其中，所述目标模型通过对构建的三维卷积神经网络进行训练得到；所述三维卷积神经网络包括多个依次连接的组合层结构，每一组合层结构包括卷积层和池化层。/n
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