控制与决策

作者：赵俊男,佘青山,穆高原,吴秋轩,席旭刚

单位：杭州电子科技大学 自动化学院,杭州 310018,,杭州电子科技大学 自动化学院,杭州 310018,,杭州电子科技大学 自动化学院,杭州 310018,,杭州电子科技大学 自动化学院,杭州 310018,,杭州电子科技大学 自动化学院,杭州 310018,

关键词：MobileNetV3;人体姿态估计;骨架动作识别;ST-SRU;危险驾驶姿态识别

基金：国家自然科学基金项目(61871427)；浙江省重点研发计划项目(2019C04018).

针对危险驾驶行为引起的交通安全事故频发的现状,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次用时仅为5.03s;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.

来源：2022年第5期

《控制与决策》期刊编辑部

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