一种驾驶行为的识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种驾驶行为的识别方法、装置及存储介质，本方法在获取到需要进行驾驶行为识别的待分析图像后，通过数据处理模型中的图像裁剪子模型将待分析图像的关键部分提取出来，并使用图像分类子模型对该关键部分独立进行驾驶行为分析。由于关键部分携带有待分析图像的重要信息，所以本发明专利技术直接对待分析图像的重要信息进行分析，得到的识别准确度会较高。此外，通过图像裁剪子模块将非关键信息裁剪掉，能够避免非关键信息在驾驶行为识别时带来的干扰，也进一步地提高了驾驶行为识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种驾驶行为的识别方法、装置及存储介质
本专利技术涉及图像处理领域，更具体的说，涉及一种驾驶行为的识别方法、装置及存储介质。
技术介绍
驾驶员在驾驶过程中，容易做一些危险行为，如吸烟、打电话、喝水等行为，若驾驶员出现该危险行为时，驾驶员注意力分散，容易引发交通事故。因此，亟需对驾驶员在驾驶过程中的驾驶行为进行分析，并在驾驶员出现危险行为时及时进行预警，以提高车辆行驶安全性。现有技术中，在对驾驶行为进行分析时，通常采集驾驶员的图片，将图片输入到预先构建的分类模型中，得到该驾驶员的行为。但是这种确定驾驶行为的方式，准确度较低，进而基于确定的驾驶行为进行预警操作的准确度较低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种驾驶行为的识别方法、装置及存储介质，以解决现有技术中确定驾驶行为的方式，准确度较低，进而基于确定的驾驶行为进行预警操作的准确度较低的问题。为解决上述技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：一种驾驶行为的识别方法，包括：获取待分析图像；调用预先生成的数据处理模型对所述待分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种驾驶行为的识别方法，其特征在于，包括：/n获取待分析图像；/n调用预先生成的数据处理模型对所述待分析图像进行处理；所述数据处理模型包括图像裁剪子模型和图像分类子模型；所述图像裁剪子模型用于识别所述待分析图像中的关键信息，并从所述待分析图像中裁剪得到包括所述待分析图像中的关键信息的目标图像；所述图像分类子模型用于对所述目标图像进行驾驶行为识别操作；所述数据处理模型基于训练样本采用预先设定的模型训练方式训练得到；所述训练样本包括预先标注有驾驶行为类别的图像样本；/n获取所述数据处理模型得到的所述待分析图像的图像处理结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种驾驶行为的识别方法，其特征在于，包括：
获取待分析图像；
调用预先生成的数据处理模型对所述待分析图像进行处理；所述数据处理模型包括图像裁剪子模型和图像分类子模型；所述图像裁剪子模型用于识别所述待分析图像中的关键信息，并从所述待分析图像中裁剪得到包括所述待分析图像中的关键信息的目标图像；所述图像分类子模型用于对所述目标图像进行驾驶行为识别操作；所述数据处理模型基于训练样本采用预先设定的模型训练方式训练得到；所述训练样本包括预先标注有驾驶行为类别的图像样本；
获取所述数据处理模型得到的所述待分析图像的图像处理结果。


2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述数据处理模型的训练过程包括：
获取训练样本、图像裁剪子初始模型和图像分类子初始模型；所述训练样本包括预先标注有驾驶行为类别的图像样本；
采用预先设定的模型训练方式，使用所述训练样本分别对所述图像裁剪子初始模型和所述图像分类子初始模型进行训练，得到图像裁剪子模型和图像分类子模型；
将所述图像裁剪子模型和图像分类子模型的集合确定为所述数据处理模型。


3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，采用预先设定的模型训练方式，使用所述训练样本分别对所述图像裁剪子初始模型和所述图像分类子初始模型进行训练，得到图像裁剪子模型和图像分类子模型，包括：
使用所述训练样本对预先获取的图像分类参考模型进行训练，并在训练后的图像分类参考模型满足对应的预设停止训练条件时停止；
调用所述图像裁剪子初始模型识别所述训练样本中的每一所述图像样本中的关键信息，并从每一所述图像样本中裁剪得到包括所述图像样本中的关键信息的待处理图像；
将每一所述图像样本对应的待处理图像组合得到待处理图像集合，并使用所述待处理图像集合对所述图像分类子初始模型进行训练，直至训练后的图像分类子初始模型满足对应的预设停止训练条件时停止；
基于训练后的图像分类参考模型的分类精度和图像分类子初始模型的分类精度之差，使用所述训练样本对所述图像裁剪子初始模型进行训练，并在训练后的图像裁剪子初始模型满足对应的预设停止训练条件时停止；
返回所述调用所述图像裁剪子初始模型识别所述训练样本中的每一所述图像样本中的关键信息的步骤，并顺序执行，直到训练得到的图像裁剪子初始模型和图像分类子初始模型各自的损失函数的变化率均小于预设阈值时停止；
将训练得到的图像裁剪子初始模型确定为图像裁剪子模型，以及将训练得到的图像分类子初始模型确定为图像分类子模型。


4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，获取待分析图像，包括：
获取对驾驶员的目标区域进行图像采集得到的红外图像；
对所述红外图像进行数据增强和标准化处理，得到待分析图像；所述数据增强包括图像裁剪。


5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，在所述获取所述数据处理模型得到的所述待分析图像的图像处理结果之后，还包括：
在所述图像处理结果为预设危险行为中的任一行为的情况下，输出预设警示信息至用户的终端设备。


6.一种驾驶行为的识别装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取待分析图像；
图像处理模块，用于调用预先生成...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘兵，金忠孝，
申请(专利权)人：上海汽车集团股份有限公司，上海汽车工业集团总公司，
类型：发明
国别省市：上海;31