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      電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于遷移學習的駕駛分心行為識別模型

      基于遷移學習的駕駛分心行為識別模型

      2021-04-30 | pdf | 2.62 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為了提高駕駛分心識別的應用性及識別模型的可解釋性，利用遷移學習方法硏究構建駕駛人駕駛分心行為識別模型并采用神經網絡可視化技術硏究對模型進行解釋。以ⅤGσ-6模型為基礎，對原模型全連接層進行修改以適應駕駛分心行為識別任務，將原數據集中的10類駕駛行為按照所包含的分心類型合并為6類，采用合并后的教據集進行模型訓練和驗證。利用σrad-Cam方法提取了模型在識別不同駕駛行為時的重點關注區域并進行可視化，對照各分心行為的特點及模型分類時的重點關注區城對模型進行了解釋。結果表眀：所構建模型在測試集中的平均識別準確率達θ8.89%，經過訓練的模型已具備了定位各駕駛行為的關鍵特征并據此判別行為類別的能力。

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