基于壓縮視頻的駕駛行為識別方法

摘要： 針對在識別速度快的同時無法達(dá)到較高的精度這一問題，提出了一種基于壓縮視頻的多分支輕量化駕駛行為識別框架。首先，直接將壓縮視頻處理成為三個分支，為了降低計算成本，采用輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時空建模。一個分支通過使用輕量級的二維卷積網(wǎng)絡(luò)捕獲外觀線索，另外兩個分支采用輕量級三維卷積網(wǎng)絡(luò)分別從運(yùn)動向量和殘差幀中學(xué)習(xí)時間信息，結(jié)合三個分支的測試結(jié)果，得到最終的準(zhǔn)確度。另外引入教師模型引導(dǎo)... （共7頁）