一种基于融合注意力机制和Bi-LSTM的驾驶员分心检测方法
申请号:CN202411727008
申请日期:2024-11-28
公开号:CN119580232A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于融合注意力机制和Bi‑LSTM的驾驶员分心检测方法,包括:采集驾驶员原始图像并对驾驶员原始图像进行数据预处理,获得目标数据集;构建基于融合注意力机制和Bi‑LSTM的驾驶员分心检测网络模型,将目标数据集输入驾驶员分心检测网络模型进行模型训练,获得训练后的模型;根据性能指标对训练后的模型的整体性能进行评估,获得具备驾驶员分心检测能力的目标检测模型;将目标检测模型部署迁移到实际的新能源车辆的车载环境中,实时检测驾驶员行为,获得实时检测反馈结果。本发明提高了对分心行为检测的准确性。
技术关键词
驾驶员分心
检测网络模型
融合注意力机制
LSTM模型
新能源车辆
双向长短期记忆网络
数据
红外摄像机
参数
图像组合
图像类别
多层感知机
收音机
仪表板
后视镜
采样率
方向盘
通道