摘要
本发明提供了一种司机驾驶行为检测方法,属于行为检测技术领域,该方法包括通过部署在车辆单位的摄像头,获取司机驾驶时的安全装备图像,并对安全装备图像进行增强处理,得到增强后的司机驾驶图像;利用Retina Face算法对司机进行人脸特征点检测,通过提取司机的眼部特征与嘴部特征分析司机的驾驶状态;构建改进的Small‑Goals‑Yolov8模型,并利用改进的Small‑Goals‑Yolov8模型权重进行预测;根据提取的驾驶状态以及预测结果,对司机的不规范驾驶行为进行告警以及提醒,完成对司机驾驶行为的检测。本发明以解决目前司机驾驶行为检测装置部署难度高、成本高,维护难的问题。
技术关键词
司机
跨尺度特征融合
人脸特征点检测
眼睛
积层
分支
装备
竖直距离
多尺度特征融合
表达式
直方图均衡化
算法
嘴部特征
灰度直方图
卷积模块
图像像素
单层
车辆
方向盘
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精细分类方法
多源遥感数据
融合特征
输入端
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多尺度特征
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多模态
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跨尺度特征融合
文本编码器