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申请/专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司

摘要：本申请涉及交通及人工智能技术领域，揭示了一种违规驾驶姿势的检测方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：确定目标图像，所述目标图像中包括驾驶员的驾驶姿势；基于所述目标图像，通过预先构建的特征提取模型对所述目标图像进行特征提取，得到至少一种尺度的特征图，所述特征提取模型包括DarkNet神经网络模型和Attention模型；根据所述特征图，通过预先训练的检测框检测所述驾驶员是否存在违规驾驶行为。此方法下，能够提高对驾驶员违规驾驶姿势进行检测的准确性。

主权项：1.一种违规驾驶姿势的检测方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标图像，所述目标图像中包括驾驶员的驾驶姿势；将所述目标图像输入至DarkNet神经网络模型，以输出得到第一图像特征，所述DarkNet神经网络模型包括6个CresX结构组件，每个CresX结构组件具有残差结构，为X个由CBM组件后接CBM组件和SUM的结构组成，其中，一个CBM组件由卷积层后接批归一化和激活函数组成，所述DarkNet神经网络模型用于增强图像在雾霾、雨天、夜间、有遮挡场景下的特征表达能力；将所述第一图像特征输入至Attention模型，通过所述第一图像特征与经过全局平均池化、全连接+Relu激活函数、1×1卷积+Sigmoid激活函数的第一图像特征残差连接，以输出得到第二图像特征；对所述第二图像特征进行连续7次卷积处理，得到第一尺度特征图；对所述第二图像特征进行连续6次卷积处理，得到第三图像特征；对所述第三图像特征进行降采样处理，得到第四图像特征；将所述第一图像特征与所述第四图像特征进行残差连接处理，得到第五图像特征；对所述第五图像特征进行连续7次卷积处理，得到第二尺度特征图；对所述第五图像特征进行连续6次卷积处理，得到第六图像特征；对所述第六图像特征进行降采样处理，得到第七图像特征；将所述第一图像特征与所述第七图像特征进行残差连接处理，得到第八图像特征；对所述第八图像特征进行连续7次卷积处理，得到第三尺度特征图；根据特征图，通过预先训练的检测框，遍历所述特征图的各个区域，针对每一个区域，确定一个用于表征所述驾驶员存在违规驾驶行为的置信度，所述特征图包括所述第一尺度特征图、所述第二尺度特征图和所述第三尺度特征图；在所述置信度超过第一预定阈值时，确定所述驾驶员存在违规驾驶行为；所述通过预先训练的检测框，遍历所述特征图的各个区域，针对每一个区域，确定一个用于表征所述驾驶员存在违规驾驶行为的置信度，包括：通过所述检测框在所述特征图上检测出所述驾驶员的位置，并对所述驾驶员的驾驶姿势是否为违规姿势进行分类；在通过所述检测框在所述特征图上检测所述驾驶员的位置时，通过目标置信度预测所述检测框内存在所述驾驶员的概率如下：Lconfo,c＝﹣∑oilnSigmoidci+1﹣oiln1﹣SigmoidciLconfo,c为目标置信度损失，oi∈0,1表示检测框i中是否真实存在所述驾驶员，Sigmoidci表示检测框i内是否存在所述驾驶员的Sigmoid概率；在对所述驾驶员的驾驶姿势是否为违规姿势进行分类时，通过目标类别损失检测所述驾驶员是否存在某种违规驾驶姿势的公式如下： Lclao,c为目标类别损失，oij∈0,1表示检测框i中是否真实存在第j类违规驾驶姿势，Sigmoidcij表示检测框i内存在第j类违规驾驶姿势的Sigmoid概率。

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