一种基于多模态传感器数据融合的异常驾驶行为识别方法

本发明属于异常驾驶识别技术领域，具体涉及一种基于多模态传感器数据融合的异常驾驶行为识别方法，步骤包括获取车辆前方的道路图片、车辆速度数据；将车辆速度数据应用短时傅里叶变换STFT、马尔可夫过渡场MTF、格拉姆角和场GASF和格拉姆角差场GADF分别进行转换，将转换结果拼接得到速度谱图；构建基于非对称空间注意力卷积块、非对称通道注意力卷积块、步幅卷积层、最大池化层和全连接层的特征提取子网络；分别对道路图片和速度谱图进行特征提取；对道路图片和速度谱图提取的特征进行双流特征融合，基于得到的融合特征，利用分类器进行识别，输出驾驶行为的分类预测结果。本发明提高了异常驾驶行为识别的准确性和鲁棒性。