一种自监督学习的驾驶员分心行为检测方法

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一种自监督学习的驾驶员分心行为检测方法
申请号:CN202411034915
申请日期:2024-07-31
公开号:CN118570779A
公开日期:2024-08-30
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种自监督学习的驾驶员分心行为检测方法,用于检测驾驶员的分心行为。该方法包括预训练和微调两个阶段:(1)预训练阶段首先利用大量未标记的数据集进行自监督学习,然后利用掩码图像块训练模型,并重新预测图像的掩码区域;(2)微调阶段使用迁移学习对预训练的模型进行微调,该阶段包括精度优化、编码器轻量化,以及数据增强。本发明提供一种自监督学习的驾驶员分心行为检测方法,利用图像掩蔽策略在大量未标记的数据集上进行预训练,重新配置了SwinTransformer块的数量,提高了模型在复杂场景中的泛化能力,实现驾驶员分心行为的准确检测。
技术关键词
驾驶员分心 图像块 编码器模块 多层感知器 注意力 软融合策略 像素 图像掩蔽 阶段 掩码策略 数据 标记 图像分割 标签 噪声
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