基于深度学习的不规范驾驶行为智能识别系统

田保书 彭月丽 罗婧 刘俊 韦光洋

摘要：随着时代的发展，驾车出行是更多人的选择方式，但是越来越多的交通事故严重影响了人们的安全，这些交通事故的背后大多数都是由于驾驶不规范而造成的。本项目组研究的基于深度学习的不规范驾驶行为智能识别系统，可以智能的检测到驾驶员的不规范行为，极大的提高了驾驶的安全性。

关键词：深度学习;卷积神经网络;不规范驾驶行为

1 引言

近几年，随着科技和技术的不断发展，公交车和出租车以及私家车都不断的增多，这不僅给我们的出行带来了便利，而且还充分的体现出我国的经济发展的速度，但这也为人们的安全埋下了隐患。根据交通安全大数据所了解，在容易导致事故发生的十大不规范驾驶行为中，未按操作规范安全驾驶、文明驾驶的占49.6%。可以看出不规范驾驶行为所导致的交通事故接近占总比的一半。

深度学习是机器学习研究中的一个新领域，其目的在于训练计算机完成自主学习、判断、决策等人类行为并建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络[1]。当前，深度学习的研究逐渐从监督学习转移到强化学习、半监督学习以及无监督学习邻域，视频检测，因其可以利用海量无标记的自然数据去学习视频的内在特征。

对此，基于之前的各种传统的监控系统在不同领域中，所暴露出来的局限性和狭义性。使新一代智能监控系统的得以飞速发展，基于深度学习的不规范驾驶行为智能识别系统与传统的行车记录仪相比他的优点在于能够全面的解决司机的不规范驾驶行为，以避免造成不必要的交通事故发生。……