一种基于小样本条件的非驾驶姿态识别方法

一种基于小样本条件的非驾驶姿态识别方法，涉及交通安全技术领域，针对现有技术中由于现有数据集难以覆盖L3级自动驾驶场景下驾驶员的所有非驾驶姿态类别，因此导致现有模型非驾驶姿态识别准确率低的问题，本申请在L3级自动驾驶条件下，构建了小样本非驾驶姿态基准库，基于3D卷积神经网络对驾驶员的非驾驶姿态进行特征提取，并利用度量学习方法构建了小样本非驾驶姿态识别模型。本申请技术方案可对小样本条件下采集的视频数据进行非驾驶姿态识别，降低了模型迁移泛化对非驾驶姿态类别样本数量的依赖性，有利于缓解识别中部分类别缺乏样本的问题。进而提升了非驾驶姿态的识别准确率。