技术总结
本发明公开了一种基于视频的危险驾驶行为检测方法，包括以下步骤：1、采集驾驶员驾驶视频图像序列并计算对应的光流图序列；2、采用2D CNN提取驾驶员视频中的空间特征和时间特征；3、采用基于LSTM的注意力模型计算显著性空间特征和显著性时间特征；4、采用基于三级级联ConvLSTM网络的深度特征提取网络，根据显著性空间特征和显著性时间特征，从空间角度和时间角度分别获取危险驾驶行为概率向量；计算融合空间时间的危险驾驶行为概率向量，并获取危险驾驶行为类别检测结果。该方法能够避免因过多关注冗余特征而导致检测精度低下的问题，同时通过对异常驾驶动作的时空信息进行建模，显著提高了其检测性能。提高了其检测性能。提高了其检测性能。
技术研发人员：宋建新 汪兴伟
受保护的技术使用者：南京邮电大学
技术研发日：2021.03.17
技术公布日：2021/6/3