利用辅助知识进行分心驾驶检测

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于:

本研究针对分心驾驶这一导致全球交通事故的主要问题,提出了一种新方法KiD3,通过融合场景中实体的语义关系和驾驶员姿势的结构配置来改进分心驾驶检测。研究表明,KiD3比仅依赖视觉信息的基线模型提高了13.64%的准确率,展示了辅助知识在提升安全检测中的重要价值。

本文介绍了一个考虑车内外背景信息的辅助驾驶感知数据集(AIDE),通过三个特征实现了全面的驾驶员监测,并设计了四种用于驾驶理解的实用任务。同时,还介绍了两种融合策略,以深入研究学习有效的多流/模态表示的新见解。

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