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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明公开了基于外观姿态融合网络的分心驾驶行为识别方法及系统，其中方法，包括：训练后的外观姿态融合网络，用于基于人体姿态估计算法对驾驶行为视频数据进行处理，得到驾驶员上半身的关节坐标，根据所述关节坐标得到骨骼数据；将关节坐标输入到第一图卷积网络中，得到关节特征；将骨骼数据，输入到第二图卷积网络中，得到骨骼特征；将驾驶行为视频数据，输入到混合卷积网络中，得到外观特征；将关节特征和骨骼特征进行融合得到一级融合特征；将一级融合特征与外观特征进行融合得到二级融合特征；对二级融合特征进行分类，得到驾驶行为识别结果。
主权项：1.基于外观姿态融合网络的分心驾驶行为识别方法，其特征是，包括：获取待识别的驾驶行为视频数据；将待识别的驾驶行为视频数据，输入到训练后的外观姿态融合网络中，得到驾驶行为识别结果；其中，训练后的外观姿态融合网络，用于：基于人体姿态估计算法对驾驶行为视频数据进行处理，得到驾驶员上半身的关节坐标，根据所述关节坐标得到骨骼数据；将关节坐标输入到第一图卷积网络中，得到关节特征；将骨骼数据，输入到第二图卷积网络中，得到骨骼特征；将驾驶行为视频数据，输入到混合卷积网络中，得到外观特征；将关节特征和骨骼特征进行融合得到一级融合特征；将一级融合特征与外观特征进行融合得到二级融合特征；对二级融合特征进行分类，得到驾驶行为识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 基于外观姿态融合网络的分心驾驶行为识别方法及系统
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