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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明涉及目标检测领域，涉及一种基于RGCfusion的危险驾驶行为检测方法，收集多张机动车驾驶员在开车时进行不同类型的危险驾驶的图片；搭建RGCfusion‑YOLO模型，利用RGCSPELAN模块替换YOLOv8模型中的C2f模块，在neck层与检测头之间增加CGAFusion特征融合模块或在neck层与检测头之间增加CAAFusion特征融合模块；对RGCfusion‑YOLO模型进行训练；利用训练后的RGCfusion‑YOLO模型进行危险驾驶行为检测。与现有技术相比，本发明通过对YOLOv8模型进行改进，引入RGCSPELAN模块和Fusion特征融合模块对不同类型的危险驾驶的图片进行检测分类，这样不仅仅增加识别的准确性，并且减少了对驾驶员的驾驶操作难度。
主权项：1.一种基于RGCfusion的危险驾驶行为检测方法，其特征在于，包括如下步骤：001收集多张机动车驾驶员在开车时，进行不同类型的危险驾驶的图片，并将图片进行归类，使用YOLO格式对这些图片进行标注；再将图片随机的进行翻转剪裁操作来扩充数据集的数量；002搭建RGCfusion-YOLO模型，所述RGCfusion-YOLO模型利用RGCSPELAN模块替换YOLOv8模型中的C2f模块，在neck层与检测头之间增加CGAFusion特征融合模块或在neck层与检测头之间增加CAAFusion特征融合模块；003将数据集按照7：3的比例划分成训练集以及验证集；004按照图片标注的顺序，将图片类型写成ymal文件，设定训练参数，对RGCfusion-YOLO模型进行训练；005利用训练后的RGCfusion-YOLO模型进行危险驾驶行为检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于RGCfusion的危险驾驶行为检测方法
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