融合注意力機制與時序特征的異常駕駛行為識別算法

摘要： 針對目前駕駛行為識別數(shù)據(jù)維度高、檢測難度大，存在精度不高及穩(wěn)定性較弱等問題，提出一種融合注意力機制與時序特征的異常駕駛行為識別算法。通過傳感器采集駕駛人執(zhí)行特定駕駛行為片段的過程數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)清洗，清洗后的數(shù)據(jù)進行模板化處理依次被規(guī)整為N×N×C和M×C以適應網(wǎng)絡模型輸入；構建融合注意力機制與時序特征的網(wǎng)絡(ATFN)模型，完成對急加/減速、急左/右轉彎、急左/右變道、正常駕駛... （共11頁）