3D卷积增强的驾驶员人物交互行为识别

摘要：

驾驶员抽烟和打电话的行为属于典型的人物交互行为,为提高模型在驾驶环境中,对遮挡和光照变化的抵抗能力以及人物交互行为匹配的准确性,研究首先提出一种2D扩张分组注意力机制方法对目标检测网络进行优化,提高人路和物路的小目标检测性能;然后提出一种3D扩张分组注意力机制与3D分组卷积融合的高精度轻量化模块,构建动态视频的行为识别模型,增强时序空间的非线性特征提取能力;最后将图片的帧间交并比统计判断结果与动态视频行为识别模型预测的结果相融合以做出最终的驾驶员人物交互行为判断.实验结果证明,2D和3D扩张分组注意力机制在行为识别中的有效性,驾驶员人物交互行为平均准确率和召回率提高了12.5％及7.72％.尤其在香烟和手机遮挡或光线条件不利的场景下提升明显,并能解决驾驶员与其后排乘客的行为混淆识别问题.

关键词：人物交互行为、3D注意力机制、3D卷积、抽烟、打电话

所属期刊栏目：46

分类号：U471.15

资助基金：国家自然科学基金51975428

在线出版日期：2024-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：34-39