基于YOLOv11模型的不良驾驶行为识别方法及装置

本申请公开了一种基于YOLOv11模型的不良驾驶行为识别方法及装置，涉及图像处理技术领域。该方法通过基于轻量化卷积层替换原模型中的卷积层，分解卷积计算的过程。通过引入CBAM注意力机制，使得最终得到的YOLOv11模型能够自适应地增强关键行为特征，提高对驾驶员不良行为的检测准确率。通过优化目标检测框，使目标检测框更符合驾驶员行为特征，提升目标定位的精准度，减少误检和漏检。本申请实施例解决了现有技术中基于模型对驾驶员不良行为的识别任务中，模型的识别精度低、识别过程不稳定的技术问题，实现了提高模型对驾驶员不良行为的适应性、提高了模型的推理速度以及提高对驾驶员不良行为的检测准确率的技术效果。