车内司乘人员异常行为检测研究

王晨; 张海宁

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现有车内驾驶员突发疾病及司乘人员发生暴力冲突行为识别与检测应用很少,且空间受限等会导致实时性和有效性差。车内最易发生的三种异常行为:驾驶员趴在方向盘上、晕倒斜躺和司乘人员暴力冲突,结合AlphaPose模型重构行为姿态,一对驾驶员行为构建姿态特征并借助MobileNetV2思想,设计DBDC(驾驶员行为检测分类)模型;二针对司乘人员异常交互行为,提出一种基于时空特征的算法。试验结果表明,该方法对车中前排人员异常行为的识别准确率达到95%以上,对异常行为的实时检测监控具有一定实用价值。

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来源
《价值工程》 |2022年第35期|163-165|共3页
作者
王晨; 张海宁;
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作者单位

西安工业大学电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
异常行为; AlphaPose; 姿态估计; MobileNetV2; 时空特征;

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