基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法
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基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明请求保护一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法,包括步骤:获取驾驶员驾驶视频后,利用OpenPose系统提取远小于图像像素点数量的驾驶员面部关键点和骨骼关键点,同时将面部关键点通过三次样条插值构建面部特征,进行驾驶员身份识别。关键帧提取方法基于强化学习的方式,通过姿态检测模型获取相应的奖励,并根据奖励和姿态的每个动作来更新动作价值函数,直到得到适用于每个驾驶员的稳定的关键帧提取策略。基于时间与空间变化的驾驶员动态行为,利用机器学习算法训练得到姿态检测模型。结合保护动机理论建立具有引导性质的安全预警机制。本发明增加了检测的实时性和准确性,增强了安全预警的可靠性。
本发明请求保护一种基于强化学习的驾驶员异常姿态监测方法,包括步骤:获取驾驶员驾驶视频后,利用OpenPose系统提取远小于图像像素点数量的驾驶员面部关键点和骨骼关键点,同时将面部关键点通过三次样条插值构建面部特征,进行驾驶员身份识别。关键帧提取方法基于强化学习的方式,通过姿态检测模型获取相应的奖励,并根据奖励和姿态的每个动作来更新动作价值函数,直到得到适用于每个驾驶员的稳定的关键帧提取策略。基于时间与空间变化的驾驶员动态行为,利用机器学习算法训练得到姿态检测模型。结合保护动机理论建立具有引导性质的安全预警机制。本发明增加了检测的实时性和准确性,增强了安全预警的可靠性。
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标签:化学分析
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