首页|基于改进的ResNeSt驾驶员头部状态分类算法

基于改进的ResNeSt驾驶员头部状态分类算法

Classification of drivers'head status based on improved ResNeSt

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据
为快速准确地在驾驶行程中获取驾驶员头部状态以识别驾驶员状态,提出了基于改进的ResNeSt分类算法,使用Yolov4作为检测驾驶员头部的算法获取头部图像;同时,针对数据集类不平衡的问题,通过使用PULSE方法将对焦失败的图像还原,将数据补充完整;最终,实验结果达到80.51％的分类准确率,表明本文算法具有一定有效性和准确性.

许骞艺、秦贵和、孙铭会、孟诚训

展开 >

吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012

吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春130012

吉林航盛电子有限公司,吉林省吉林市132013

计算机应用技术 驾驶员头部姿态检测 图像分类 ResNeSt

国家自然科学基金面上项目

61872164

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200767

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(2)
  • 9
  • 2