摘要
本发明提供一种自监督学习的驾驶员分心行为检测方法，用于检测驾驶员的分心行为。该方法包括预训练和微调两个阶段：（1）预训练阶段首先利用大量未标记的数据集进行自监督学习，然后利用掩码图像块训练模型，并重新预测图像的掩码区域；（2）微调阶段使用迁移学习对预训练的模型进行微调，该阶段包括精度优化、编码器轻量化，以及数据增强。本发明提供一种自监督学习的驾驶员分心行为检测方法，利用图像掩蔽策略在大量未标记的数据集上进行预训练,重新配置了SwinTransformer块的数量，提高了模型在复杂场景中的泛化能力,实现驾驶员分心行为的准确检测。
