基于改进视觉自注意力模型的分心驾驶行为识别研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：针对分心驾驶行为识别问题，文章提出一种基于改进视觉自注意力模型的方法，构建了模型ViT_CR，用于估计驾驶员头部姿势，通过多任务学习提高角度预测精度，在数据集AFLW上预测误差MAE为4.61；运用ViT_CR处理连续视频帧，并基于分心驾驶识别原则设定安全阈值与辅助参数判断驾驶员是否处于分心状态。（剩余6542字）

试读结束

目录
monitor