【摘 要】
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随着经济的快速发展,汽车成为了大众化的交通工具。便利的交通给人们的生活带来方便的同时,也带来安全隐患。交通事故的发生很大程度上是由司机的不良驾驶行为导致的。通过制约司机的不良驾驶行为,能够在一定程度上减少交通事故的发生。因此,本论文主要研究基于深度学习的司机不良驾驶行为检测与识别,并在嵌入式平台上进行实现。本论文提出的深度学习模型以ResNet-LSTM架构作为主体框架,包含空间特征提取、时间信息
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随着经济的快速发展,汽车成为了大众化的交通工具。便利的交通给人们的生活带来方便的同时,也带来安全隐患。交通事故的发生很大程度上是由司机的不良驾驶行为导致的。通过制约司机的不良驾驶行为,能够在一定程度上减少交通事故的发生。因此,本论文主要研究基于深度学习的司机不良驾驶行为检测与识别,并在嵌入式平台上进行实现。本论文提出的深度学习模型以ResNet-LSTM架构作为主体框架,包含空间特征提取、时间信息建模、行为识别三个阶段。在第一阶段,采用两种方式增强空间特征提取能力。首先采用激活函数替换能使特征映射更离散化,降低了神经元输出为零的概率,从而保证了输出特征的多样性,提高了模型的鲁棒性。其次融合像素级和通道级两种注意力机制,引导模型关注局部重点特征,突出特征细节。在第二阶段,将传统卷积注意力机制引入LSTM网络中,提出了一种全局时间注意力模块（Global Temporal Attention Module,GTAM）。通过分析不同时序的重要程度,以系数加权形式突出关键特征,抑制无用特征。第三阶段利用全连接层将行为特征投影到样本空间并通过分类器得到最终的识别结果。为了便于在嵌入式平台上顺利部署并高效运行本论文提出的模型,采用深度可分离卷积替换传统卷积的方式对空间特征提取网络进行了轻量化设计,大幅缩小了参数量和计算量。通过TensorFlow Lite转换工具优化和压缩训练好的网络模型,进一步提升了模型的运行效率。为了验证本论文提出的深度学习模型的有效性,采集了大量的模拟驾驶行为数据集,从消融实验、结构对比等方面对模型性能进行了验证。其次,采用树莓派3B+搭建系统进行实际测试,进一步验证了该模型对驾驶行为检测与识别的效果。本论文设计的ResNet-LSTM网络,在公共数据集UCF101上准确率达到了 96.7%,相比传统模型提高了 7.1%。同时,提出的GTAM机制有效加快了网络的收敛速度。最后,通过树莓派调用模型能很快得到识别结果,基本满足实际应用的需求。
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