使用迁移学习的驾驶员分神操作分类模型

大部分交通事故中驾驶员分神操作行为是不可忽视的成因之一,针对传统人工提取特征算法中不足之处及分类效果不佳问题;提出一个驾驶员分神操作分类模型,通过在Resnet50网络上采用具有泛化能力的迁移学习方法进行训练,同时替换为目标样本分类个数,根据训练情况微调。结果表明,该方法取得了良好实验效果。