发明专利 已授权

基于双分支并行双向交互神经网络的驾驶员行为识别方法

📄 申请号:CN202211562929.4 📄 发布日:2026/10/28

著录项目信息

申请日
2022-12-07
公开号
CN116189154B
公开日
2026-04-10
申请人
淮安大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能驾驶, 驾驶员状态监测, 车载视觉, 智能座舱, 交通安全

摘要

本发明公开了基于双分支并行双向交互神经网络的驾驶员行为识别方法,将ViT引入到网络中对全局信息进行编码,在一定程度上提高检测精度,网络由两个并行分支组成,第一个分支基于轻量级的CNN结构,第二个分支基于ViT结构。考虑到CNNBranch和ViTBranch特征之间的不对称性,通过双向特征交互模块BiFIM在两个分支之间进行不同维度特征的交互以同时关注局部特征和全局特征,最后将两个分支的特征融合并对驾驶员行为进行检测。本发明在自建的多视角驾驶员数据集上展开,验证集准确率达到97.18%,参数量为38.22MB,MAdds为271.20M,轻量级BiViTNet提高了驾驶员分心行为识别的准确率,可辅助驾驶员安全行车,减少交通事故的发生。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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