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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明提出了一种基于局部与全局知识蒸馏的驾驶分心检测方法及系统，通过在教师网络中引入分组卷积技术能够有效降低模型的参数量和计算复杂度，同时保持特征提取的有效性，使得模型在有限的计算资源下仍能提取丰富的特征信息。引入了注意力机制，能够使模型自适应地关注图像中与驾驶分心行为最相关的区域，显著提升了特征的表征能力，使得模型能够更加专注于关键信息；采用局部蒸馏和全局蒸馏相结合的方式，使得学生网络在推理阶段能够更全面地分析驾驶员行为，提高检测的准确性，使得学生网络能够在保持较低参数量的情况下达到与教师网络相近的检测精度。
主权项：1.一种基于局部与全局知识蒸馏的驾驶分心检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的行为图像；利用训练好的教师网络模型进行知识蒸馏训练得到分心检测模型，利用所述分心检测模型对所述待检测的行为图像进行特征提取，得到图像特征，对所述图像特征进行行为检测识别，得到分心检测结果；其中，所述分心检测模型的训练过程为：利用所述教师网络模型，基于分组卷积技术、注意力机制、颈部网络提取训练图像的特征，得到第一特征；利用知识蒸馏学生网络模型，提取所述训练图像的特征，得到第二特征；利用所述第一特征和所述第二特征，确定所述知识蒸馏学生网络模型的局部蒸馏损失值和全局蒸馏损失值；利用所述局部蒸馏损失值和全局蒸馏损失值对所述知识蒸馏学生网络模型进行参数调整，直至训练完成，将训练完成的所述知识蒸馏学生网络模型作为所述分心检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种基于局部与全局知识蒸馏的驾驶分心检测方法及系统
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