基于MobileNetV3与ST-SRU的危险驾驶姿态识别研究

作者：赵俊男; 佘青山; 穆高原; 吴秋轩; 席旭刚

来源：控制与决策, 2021, 1-9.

DOI：10.13195/j.kzyjc.2020.1144

• MobileNetV3
• 人体姿态估计
• 骨架动作识别
• ST-SRU
• 危险驾驶姿态识别

针对危险驾驶行为引起的交通安全事故频发的现状，本文提出一种基于MobileNetV3和ST-SRU的危险驾驶姿态识别系统。首先，修改MobileNetV3的网络结构使其适用于人体姿态估计任务，输出关节点的热力图和偏移量图，用来估计J个关节点的二维坐标位置；其次，定义了ST-SRU骨架动作识别算法，利用动作的骨架序列数据，对动作进行分类。实验结果表明，MobileNetV3姿态估计算法在自建的AI Challenger上肢姿态数据集上测得PCP值(Percentage Correct Parts)达到95.6%，测试1000次速度仅为5.03秒。利用自建的危险驾驶行为数据集，将训练好的姿态估计和动作识别模型移植到嵌入式平台，实现了实时的危险驾驶姿态识别系统。

• 单位
  杭州电子科技大学; 自动化学院