摘要
本发明公开一种基于车载前视影像的驾驶员注意力预测方法及系统,方法包括:提取车载前视影像的颜色、纹理等视觉特征;提取车载前视影像的语义特征,包括道路、行人、车辆与交通设施等;结合视觉特征与语义特征获得融合特征,映射车载前视影像对驾驶员注意力的吸引要素;对多帧的融合特征进行记忆、推理,获得预测帧的融合特征,并解码预测帧的融合特征与使用生成对抗神经网络监督获得驾驶员注意力。本发明实现快速识别时序图像关键信息,有助于设计自动驾驶任务、优化视觉场景理解和提供决策知识。
技术关键词
车载前视
注意力
融合特征
语义分割神经网络
影像
非暂态计算机可读存储介质
语义特征提取
生成对抗神经网络
LSTM神经网络
节点特征
预测装置
视觉特征提取
编码
通信接口
分块
特征提取模块
系统为您推荐了相关专利信息
组学特征
胶质母细胞瘤
多模态数据融合
分型方法
采集平台
语音情感识别模型
特征提取模块
情感特征
多尺度注意力机制
多尺度特征提取
负荷预测方法
多用户
负荷预测模型
变量
电力系统负荷预测技术
图像处理模块
深度学习网络
变化检测系统
基础功能模块
切片
知识图谱推理方法
实体
注意力机制
邻居
编码向量