CN110532878A 一种基于轻量化卷积神经网络的驾驶员行为识别方法 （中山大学）_第1页
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一种基于轻量化卷积神经网络的驾驶员行本发明为基于轻量化卷积神经网络的驾驶对提取到的特征向量进行各个驾驶员行为类别2S4、设计轻量化卷积神经网络，将训练集输入S5、用分类器对提取到的特征向量进行各个驾驶深度卷积：将图像的区域和通道分开进行特征提5.根据权利要求2所述的驾驶员行为识别深度卷积：将图像的区域和通道分开进行特征提3S7、输入测试图片到轻量化卷积神经网络，4[0003]现有的车载辅助驾驶系统一般根据获取到的驾驶员行为的类别数据，直接运用5连接形成一个子模块，再把多个子模块串联起来连接在卷积模块与全局平均池化层之间；用通道混洗提升各通道之间的信息流通；采用hard-swish激活函数改进神经网络的精度，67大减少运算量。且步长为2时的深度卷积操作，在降低图片分辨率的同时提取出更高层特8[0046]“HS”表示使用hard-swish作为非线性激活函数，该激活函数能有效改进网络精9

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