基于EmoNet模型的驾驶员情绪分级识别方法、装置及计算机装置

本发明涉及驾驶员情绪识别领域，具体涉及一种基于EmoNet模型的驾驶员情绪分级识别方法、装置及计算机装置。其中方法包括：设定映射驾驶员情绪表现程度差异性的分级阈值区间，根据分级阈值区间对驾驶员情绪进行多种分级；对EmoNet模型进行训练，训练过程包括：通过HOG和圆形LBP算法分别提取CK+数据集的特征向量，然后将该特征向量融合形成融合特征向量；通过CNN与Bi‑LSTM在融合特征向量中提取出情绪特征向量；通过HAM对情绪特征向量进行处理，得到混合注意特征向量；将混合注意特征向量输入I‑MLP和SVM的分级网络，根据对驾驶员情绪的多种分级完成驾驶员情绪分级识别；通过训练好的EmoNet模型对驾驶员情绪进行分级识别。本发明适用于对驾驶员情绪的识别。