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為了提高駕駛分心識(shí)別的應(yīng)用性及識(shí)別模型的可解釋性，利用遷移學(xué)習(xí)方法硏究構(gòu)建駕駛?cè)笋{駛分心行為識(shí)別模型并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)硏究對(duì)模型進(jìn)行解釋。以ⅤGσ-6模型為基礎(chǔ)，對(duì)原模型全連接層進(jìn)行修改以適應(yīng)駕駛分心行為識(shí)別任務(wù)，將原數(shù)據(jù)集中的10類(lèi)駕駛行為按照所包含的分心類(lèi)型合并為6類(lèi)，采用合并后的教據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證。利用σrad-Cam方法提取了模型在識(shí)別不同駕駛行為時(shí)的重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域并進(jìn)行可視化，對(duì)照各分心行為的特點(diǎn)及模型分類(lèi)時(shí)的重點(diǎn)關(guān)注區(qū)城對(duì)模型進(jìn)行了解釋。結(jié)果表眀：所構(gòu)建模型在測(cè)試集中的平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)θ8.89%，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型已具備了定位各駕駛行為的關(guān)鍵特征并據(jù)此判別行為類(lèi)別的能力。
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