基于改进DenseNet的驾驶行为识别
Driving Behavior Recognition Based on Improved DenseNet作者机构：广西科技大学电气与信息工程学院广西柳州545616
出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)
年 卷 期：2023年第40卷第2期
页 面：197-202页
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学]
摘 要：为提高道路交通安全,解决司机分心驾驶问题,对基于卷积神经网络的驾驶员行为识别模型进行了改进。首先对基于DenseNet的驾驶行为识别模型进行研究,在其基础上引入注意力机制对其进行改进;将注意力机制模块化后设计了三种改进模型;最后将实验结果进行对比分析,确定性能较优的改进模型为SE-PRE模型。实验结果显示,提出的改进模型在相关数据集上达到了94.21%的准确率,上述模型能够准确且高效的识别驾驶行为,为后续的车辆智能化研究奠定了基础。
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