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Rethinking Top Probabilities from Multi-View Perspectives for Localizing Distracted Driver Behavior
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内容提要
本研究提出了一种基于自监督学习的行动识别模型，旨在提高分心驾驶行为的检测准确性。通过多摄像头视角和条件后处理，精确定位分心行为及其时间边界，最终在2024 AI City Challenge中获得第六名。
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关键要点
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本研究提出了一种基于自监督学习的行动识别模型，旨在提高分心驾驶行为的检测准确性。
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通过多摄像头视角结合约束集成策略与条件后处理，精确定位分心行为及其时间边界。
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该模型在2024 AI City Challenge中获得第六名的成绩。
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