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基于骨架关键点的车内异常行为识别方法

赵雄  陈平  潘晋孝  
【摘要】:针对现有异常行为识别方法在车内场景应用少,并且受车内空间狭小、异常行为复杂多变等影响导致识别有效性差等问题。在Alpha pose模型提取驾乘人员骨架关键点基础上,构建驾乘人员人体坐姿模型,采用关键点位置信息描述异常状态,最后利用概率学习模型将位置信息转换为概率对行为进行识别分类。经实验测试,该方法对车内前排人员异常行为的识别准确率能够达到90%以上,且具有一定的实用价值。

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