融合注意力机制的驾驶员接打手机行为检测方法

摘要：

针对驾驶员接打手机行为检测任务中,小而模糊的手机目标易受遮挡、弱光线和恶劣天气等因素影响而检测性能过差的问题,提出了将手和手机合并为一个新特征(使目标变大而容易检测)的标注方法.考虑到挠痒、抽烟等相似动作对检测的影响,提出了以Yolov4网络模型为基础,融合坐标注意力模块来构成新特征提取网络模型Yolov4-CA的改进算法,提高网络模型对细节信息的学习能力,以增强其对深层特征显著区域的检测性能.实验结果表明,与Yolov4网络模型的检测算法相比,改进算法不仅可以增强网络模型的细节信息学习能力,也能提升小目标的检测精度,使 3 个特征的平均精度均值 MAP提升6.4个百分点.

关键词：手机检测、小目标、注意力机制、Yolov4

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金12171438

在线出版日期：2023-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：18-26