深度定位：利用变点检测进行时序动作定位
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。我们介绍了 DeepLocalization，这是一个创新的框架，专门用于实时监测驾驶行为的定位。通过利用先进的深度学习方法，我们旨在解决分散注意力驾驶这一导致道路事故的严重问题。我们的策略采用了两个方法：利用基于图的变点检测来确定行为的时间点，以及使用视频大型语言模型 (Video-LLM)...
DeepLocalization是一个用于实时监测驾驶行为的定位框架，通过深度学习方法解决了分散注意力驾驶导致的道路事故问题。使用基于图的变点检测和视频大型语言模型确定行为时间点和分类活动。经过优化，适用于消费级GPU。在SynDD2数据集上测试，事件分类准确率为57.5%，事件检测准确率为51%。显示了DeepLocalization在准确识别驾驶行为及时间发生方面的潜力。
