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申请/专利权人：株洲中车时代电气股份有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种驾驶行为识别方法、装置和介质，获取驾驶室内的同步视频数据；其中，同步视频数据包括前置摄像头采集的视频数据和后置摄像头采集的视频数据，降低了视频检测的盲点。利用训练好的基于回归的目标检测测试模型和基于深度卷积神经网络的人体姿态估计测试模型对同步视频数据进行识别，以得到司机驾驶行为的识别结果；依据采集的LKJ数据以及预先存储的司机驾驶作业操作规范信息，对司机驾驶行为的识别结果进行违规分析，以识别同步视频数据中存在的违规操作结果。通过目标检测测试模型和人体姿态估计测试模型的配合，有效的提升了司机驾驶行为识别的精确度和实时性。

主权项：1.一种驾驶行为识别方法，其特征在于，包括：获取驾驶室内的同步视频数据；其中，所述同步视频数据包括前置摄像头采集的视频数据和后置摄像头采集的视频数据；利用训练好的基于回归的目标检测测试模型和基于深度卷积神经网络的人体姿态估计测试模型对所述同步视频数据进行识别，以得到司机驾驶行为的识别结果；依据采集的LKJ数据以及预先存储的司机驾驶作业操作规范信息，对所述司机驾驶行为的识别结果进行违规分析，以识别所述同步视频数据中存在的违规操作结果；所述目标检测测试模型的训练过程包括：对采集的历史视频数据进行抽帧处理，以便于用户对各数据帧标注用于表征驾驶行为的框图位置信息以及行为类别；依据各数据帧标注的行为类别，从所有所述数据帧中选取出符合第一类驾驶行为的数据帧作为第一数据训练集；将司机立岗、瞭望、手握大闸、玩手机、平躺睡觉、摇臂驾驶行为划分为第一类驾驶行为；利用所述第一数据训练集对建立的基于回归的目标检测训练模型进行迭代训练，直至所述目标检测训练模型的检测精度和检测速度满足预设要求，则将训练好的目标检测训练模型作为目标检测测试模型；所述人体姿态估计测试模型的训练过程包括：对采集的历史视频数据进行抽帧处理，以便于用户对各数据帧标注用于表征驾驶行为的框图位置信息以及行为类别；依据各数据帧标注的行为类别，从所有所述数据帧中选取出符合第二类驾驶行为的数据帧作为第二数据训练集；将司机手比、偏头和打盹驾驶行为划分为第二类驾驶行为；利用所述第二数据训练集对建立的基于深度卷积神经网络的人体姿态估计训练模型进行迭代训练，直至所述人体姿态估计训练模型的检测精度和检测速度满足预设要求，则将训练好的人体姿态估计训练模型作为人体姿态估计检测模型。

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