江苏大学学报(自然科学版)

作者：王彬，李小曼，赵作鹏

单位：1. 中国矿业大学 计算机科学与技术学院， 江苏 徐州 221116； 2. 江苏联合职业技术学院 信息技术系， 江苏 徐州 221008<br />

关键词：驾驶员危险行为, 目标检测, 分神驾驶, 驾驶辅助, 多尺度训练, 残差扩张网络, Faster RCNN

基金：国家自然科学基金资助项目（61976217）； 徐州市重点研发项目（KC18082）

针对现有驾驶员通话行为识别误判率较高的问题，提出一种基于改进Faster RCNN 的驾驶员行为检测方法，对驾驶员的违规手持通话进行检测.介绍了针对区域建议网络（RPN）及其损失函数的优化策略，并在原始 Faster RCNN 上运用多尺度训练、增加锚点数量以及引入残差扩张网络的方法增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性.基于车载平台上采集的驾驶员行为图像，对文中提出的方法进行仿真试验.结果表明：RPN和 Faster RCNN通过交替优化共享特征提取网络部分，实现高效的目标检测，相较于原始Faster RCNN，检测精确度提高了38%，对环境的适应性更强.

来源：2023年第3期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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