针对驾驶行为图像中背景干扰问题,文章提出了一种结合图像分割和残差网络的危险驾驶行为识别方法。首先采用GrabCut分割出图像中驾驶员所在区域;然后通过迁移学习完成基于ResNet18的识别模型;最后使用AUC数据集验证算法的有效性。实验表明:在测试集上实现了94.57%的准确率。
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