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司机为中心的驾驶风格适应中的情境认知
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于自监督学习的驾驶员分心检测方法，使用遮罩图像建模和Swin Transformer编码器，通过数据增广和随机遮罩策略提高模型性能，准确率达99.60％。
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关键要点
- 介绍了一种基于自监督学习的驾驶员分心检测方法。
- 使用遮罩图像建模进行自监督学习。
- 利用Swin Transformer作为编码器以增强性能。
- 采用数据增广策略和随机遮罩策略提高模型的识别和泛化能力。
- 测试结果显示该方法的准确率为99.60%。
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