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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