一种基于深度学习的异常驾驶行为识别方法
公开
摘要
本发明提供了一种基于深度学习的异常驾驶行为识别方法，该方法步骤包括：步骤Step1：建立初始驾驶员模型，并根据初始驾驶员模型对真实环境采集的行车数据进行标准化处理；步骤Step2：将标准化后的无标签驾驶行为数据输入异常驾驶行为识别模型进行模型训练；步骤Step3：在训练好的异常驾驶行为识别模型的输出层后增加分类器层，并对整个网络模型进行微调，得到最优异常驾驶行为识别模型；步骤Step4：将实际驾驶行为数据进行标准化后输入所述最优异常驾驶行为识别模型进行异常识别，得到识别结果，本发明可有效消除驾驶员在交通拥堵情况下，频繁操作油门和方向盘，进而表现出异常的驾驶行为，且预测准确率高。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的异常驾驶行为识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565969A
申请号 ：
CN202210041765.4
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-01-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
胡杰俞京汝张笑钦
申请人 ：
温州大学大数据与信息技术研究院
申请人地址 ：
浙江省温州市龙湾区浙南科技城曹龙路创新创业新天地1号楼7层
代理机构 ：
北京阳光天下知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
赵飞
优先权 ：
CN202210041765.4
主分类号 ：
G06V40/20
IPC分类号 ：
G06V40/20 G06N3/08 G06K9/62 G06V10/764 G06V10/82 G06V10/774 G06F30/15 G06F119/14
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
