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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开了一种基于Yolov7‑Retina的驾驶分心检测方法，包括构建驾驶分心判别模型、模型训练、模型验证和驾驶分心实时监测，对实时视频进行检测并处理，将实时视频数据输入到训练验证后的驾驶分心实时判别模型，统计分心帧数及连续出现分心帧数的总时长；最终输出驾驶分心判别结果。有益效果：本发明通过结合Yolov7模型和Retina模型能够高精度地检测驾驶员的动作和姿态，更准确地分析其驾驶行为；能够基于轻量化网络结果，提高了检测效率，使得算法能于轻量化车载终端部署；通过实时处理和分析行为数据能够及时发现驾驶员的驾驶行为的变化，有助于及时对驾驶员进行提醒。
主权项：1.一种基于Yolov7-Retina的驾驶分心检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、构建驾驶分心判别模型，构建基于Yolov7-Retina的驾驶分心判别模型；步骤二、模型训练，采集自然驾驶状态下驾驶员车载监控视频；将视频拆解成静态图像数据集，根据图像数据将危险驾驶行为进行分类并提取驾驶行为特征值；将分类后的危险驾驶行为图像数据集进行标定，将标定后的各数据集中大于50％并小于90％的数据作为训练集输入步骤一的驾驶分心判别模型进行模型训练；步骤三、模型验证，将标定后的各数据集中剩余的数据作为测试集，计算每类标签的查准率和查全率，得到合格的驾驶分心实时判别模型；步骤四、驾驶分心实时监测，对实时视频进行检测并处理，将实时视频数据输入到训练验证后的驾驶分心实时判别模型，统计分心帧数及连续出现分心帧数的总时长；最终输出驾驶分心判别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种基于Yolov7-Retina的驾驶分心实时检测方法
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