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基于特征融合和注意力的驾驶员吸烟目标检测.docxVIP

基于特征融合和注意力的驾驶员吸烟目标检测.docx

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基于特征融合和注意力的驾驶员吸烟目标检测

目录

基于特征融合和注意力的驾驶员吸烟目标检测(1)..............4

一、内容概述...............................................4

研究背景与意义..........................................4

国内外研究现状..........................................5

研究内容与方法..........................................6

二、目标检测相关技术概述...................................7

目标检测技术的发展历程..................................8

常见目标检测算法介绍....................................9

特征融合技术...........................................11

注意力机制在目标检测中的应用...........................12

三、基于特征融合的目标检测方法研究........................13

数据预处理.............................................14

特征提取与融合策略.....................................15

检测模型的构建与优化...................................16

四、基于注意力机制的驾驶员吸烟目标检测研究................18

注意力机制原理及在目标检测中的应用概述.................20

针对驾驶员吸烟行为的特征分析...........................21

基于注意力机制的驾驶员吸烟目标检测模型设计.............22

五、实验设计与结果分析....................................23

数据集及实验设计.......................................25

实验结果与分析.........................................26

模型性能评估指标及方法.................................27

六、模型优化与改进策略....................................29

模型性能瓶颈分析.......................................31

优化策略及实施方案.....................................31

改进后的实验结果与分析.................................33

七、结论与展望............................................35

研究成果总结...........................................36

研究的不足之处与限制分析...............................36

未来研究方向与展望.....................................37

基于特征融合和注意力的驾驶员吸烟目标检测(2).............38

内容综述...............................................38

1.1研究背景..............................................41

1.2研究目的与意义........................................41

1.3文献综述..............................................42

1.3.1驾驶员行为识别技术..................................44

1.3.2目标检测技术........................................46

1.3.3特征融合与注意力机制................................46

方法论.................................................47

2.1驾驶员吸烟行为特征提取................................48

2.1.1图像预处理.....

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