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| 基于迁移VGG和线性支持高阶张量机的驾驶行为异常检测 | |
| 作者姓名： | 张志威 程军圣 |
| 作者单位： | 湖南大学机械与运载工程学院,湖南长沙 410006 |
| 基金项目： | 中国国家自然科学基金会（51875183）； |
| 摘 要： | 基于视觉对驾驶行为进行异常检测中,出于行车安全的角度考虑,在采集驾驶行为样本时异常驾驶行为不能长时间持续,因此数据集会存在异常样本数较少的问题.而对于高阶小样本数据,线性支持高阶张量机(Support Higher-Or-der Tensor Machine,简称SHTM)具有很好的分类性能.但视觉图像会包括整个驾驶区... |
| 关 键 词： | 迁移学习 VGG19网络 SHTM 驾驶员行为异常检测 |
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