【摘 要】
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随着汽车行业蓬勃发展,出行面临的交通压力也愈来愈大,交通安全成为了人们关注的重点。分心驾驶是导致交通事故的重要原因,分心驾驶行为的检测已经成为图像分类领域中比较热门的研究方向。分心驾驶行为存在整体动态性不明显、动作变化幅度和动作空间较小的特点。如何在车内场景下,准确高效检测出分心驾驶行为已然成为分心驾驶图像检测的重点。目前分心驾驶图像分类大多采用传统CV算法或者深度学习方法,但是这些方法均存在以下
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随着汽车行业蓬勃发展,出行面临的交通压力也愈来愈大,交通安全成为了人们关注的重点。分心驾驶是导致交通事故的重要原因,分心驾驶行为的检测已经成为图像分类领域中比较热门的研究方向。分心驾驶行为存在整体动态性不明显、动作变化幅度和动作空间较小的特点。如何在车内场景下,准确高效检测出分心驾驶行为已然成为分心驾驶图像检测的重点。目前分心驾驶图像分类大多采用传统CV算法或者深度学习方法,但是这些方法均存在以下问题:（1）传统的基于计算机视觉研究方法对环境的要求较高,运用范围比较窄,参数多运算量大,计算方法复杂。（2）现有的针对分心驾驶图像分类模型的泛化能力不理想,难样本问题未能良好解决,总会有一小部分图像由于类别特征不明显从而导致错误分类。（3）由于驾驶图像背景环境单一,图像中大部分区域都存在无效信息,造成不相关的图像信息冗余,对分类准确度造成较差影响。对于上文描述的各种未解决的问题,本文以公开的分心驾驶数据集为研究对象,融合使用双线性池化模型、难样本处理方法和改进的双路注意力机制对其进行信息挖掘,提高分类准确度。本文工作如下所示:（1）针对现有的分心驾驶分类模型参数多,运算量大,计算方法复杂等特点,构建新的紧凑双线性卷积神经网络,使网络能够提取具有分心驾驶行为特异性特征的同时,有效地避免了成本高,运算量和存储量大,以及梯度消失的问题。本文提出的紧凑双线性池化模型有效地解决了分心驾驶图像分类错误的问题。（2）针对分心驾驶图像分类模型在训练中总有一些图片分类错误的问题,本文进行了难样本挖掘,提出了多重损失网络结构,使模型在训练时更专注难分类样本。（3）针对分心驾驶图像信息冗余,特异性不明显,分类准确性差等问题,提出了双路注意力机制的卷积神经网络,有效排除无用特征,减少冗余。本文的实验采用公开数据集State Farm Distracted Driver Detection进行分心驾驶图像识别模型的性能分析。使用了混淆矩阵作为评估准则,结果表明本文提出的双线性神经网络算法的准确率更高,证明了本文给出的双线性注意力网络模型有着更好的图像分类效果。
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