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公开(公告)号：CN112163480B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010972882.3
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/59 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明实施例提供了一种行为识别方法及装置，可以获取包含有目标对象的多个目标视频帧；针对每一目标视频帧，将该目标视频帧输入至预先训练的二维坐标提取网络模型，得到该目标视频帧中各对象的二维图像信息；基于该目标视频帧的深度信息和该目标视频帧中各对象的二维图像信息，以及预先训练的三维坐标提取网络模型，确定该目标视频帧中各对象的三维图像信息；基于多个目标视频帧中各对象的三维图像信息，以及预先训练的行为预测网络模型，确定多个目标视频帧中目标对象的驾驶行为。基于上述处理，可以提高行为识别的准确度。
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公开(公告)号：CN113298099B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202010106636.X
申请日：2020-02-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/70
Abstract: 本发明实施例提供了一种驾驶行为识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取在车辆行驶过程中采集的行驶数据段，将行驶数据段输入预先训练得到的驾驶行为识别模型，得到预先训练得到的驾驶行为识别模型输出的与行驶数据段对应的驾驶行为，其中，预先训练得到的驾驶行为识别模型为采用标记有驾驶行为的多段训练样本数据段，对预先设置的驾驶行为识别模型进行训练得到的。由于采集行驶数据段的终端设备的坐标系与车辆所在位置的地理坐标系相同，因此该终端设备所采集的行驶数据可以表示车辆的行驶数据，并且由于在进行驾驶行为识别时，并不需要采用图像进行识别，从而避免自然环境中的光线强弱变化对驾驶行为的识别结果的影响。
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公开(公告)号：CN113298099A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010106636.X
申请日：2020-02-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种驾驶行为识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取在车辆行驶过程中采集的行驶数据段，将行驶数据段输入预先训练得到的驾驶行为识别模型，得到预先训练得到的驾驶行为识别模型输出的与行驶数据段对应的驾驶行为，其中，预先训练得到的驾驶行为识别模型为采用标记有驾驶行为的多段训练样本数据段，对预先设置的驾驶行为识别模型进行训练得到的。由于采集行驶数据段的终端设备的坐标系与车辆所在位置的地理坐标系相同，因此该终端设备所采集的行驶数据可以表示车辆的行驶数据，并且由于在进行驾驶行为识别时，并不需要采用图像进行识别，从而避免自然环境中的光线强弱变化对驾驶行为的识别结果的影响。
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公开(公告)号：CN112163480A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010972882.3
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种行为识别方法及装置，可以获取包含有目标对象的多个目标视频帧；针对每一目标视频帧，将该目标视频帧输入至预先训练的二维坐标提取网络模型，得到该目标视频帧中各对象的二维图像信息；基于该目标视频帧的深度信息和该目标视频帧中各对象的二维图像信息，以及预先训练的三维坐标提取网络模型，确定该目标视频帧中各对象的三维图像信息；基于多个目标视频帧中各对象的三维图像信息，以及预先训练的行为预测网络模型，确定多个目标视频帧中目标对象的驾驶行为。基于上述处理，可以提高行为识别的准确度。
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