本文提出了一种新方法，通过分析车辆轨迹自动识别驾驶员行为，以实现自动驾驶车辆的安全导航。研究表明，该方法在与危险驾驶员并行行驶时具有显著优势，并利用深度学习和实时信息融合提升轨迹预测和异常驾驶行为检测的准确性，展示了在城市交通中的有效性。

本文介绍了DeepSegmenter框架，旨在识别驾驶员异常行为，取得了0.5426的活动重叠得分。研究结合视频动作识别和2D姿势估计，提升了定位和分类准确性。提出的深度注意力感知特征框架实现厘米级定位精度，适用于自动驾驶，并探讨了交通视频分析的深度学习方法，强调安全性和处理流程。