2023年5月May2023第44卷第3期Vol．44No．3doi:10．3969/j．issn．1671－7775．2023．03．010开放科学(资源服务)标识码(OSID):基于改进FasterＲCNN的驾驶员手持通话检测王彬1，2，李小曼1，赵作鹏1(1．中国矿业大学计算机科学与技术学院，江苏徐州221116;2．江苏联合职业技术学院信息技术系，江苏徐州221008)摘要:针对现有驾驶员通话行为识别误判率较高的问题，提出一种基于改进FasterＲCNN的驾驶员行为检测方法，对驾驶员的违规手持通话进行检测．介绍了针对区域建议网络(ＲPN)及其损失函数的优化策略，并在原始FasterＲCNN上运用多尺度训练、增加锚点数量以及引入残差扩张网络的方法增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性．基于车载平台上采集的驾驶员行为图像，对文中提出的方法进行仿真试验．结果表明:ＲPN和FasterＲCNN通过交替优化共享特征提取网络部分，实现高效的目标检测，相较于原始FasterＲCNN，检测精确度提高了3.8%，对环境的适应性更强．关键词:驾驶员危险行为;目标检测;分神驾驶;驾驶辅助;多尺度训练;残差扩张网络;FasterＲCNN中图分类号:TP391.4文献标志码:A文章编号:1671－7775(2023)03－0318－06引文格式:王彬，李小曼，赵作鹏．基于改进FasterＲCNN的驾驶员手持通话检测［J］．江苏大学学报(自然科学版)，2023，44(3):318－323．收稿日期:2021－09－06基金项目:国家自然科学基金资助项目(61976217);徐州市重点研发项目(KC18082)作者简介:王彬(1978—)，男，江苏徐州人，副教授(2089280082@qq．com)，主要从事人工智能、网络技术、图像识别等研究．赵作鹏(1977—)，男，江苏徐州人，博士，副教授(3239058628@qq．com)，主要从事人工智能、网络技术研究．Hand-heldcalldetectionofdriverbasedonimprovedFasterＲCNNWANGBin1，2，LIXiaoman1，ZHAOZuopeng1(1．SchoolofComputerScienceandTechnology，ChinaUniversityofMiningandTechnology，Xuzhou，Jiangsu221116，China;2．DepartmentofInformationTechnology，JiangsuUnionTechnicalInstitute，Xuzhou，Jiangsu221008，China)Abstract:Tosolvetheproblemofhighfalsepositiverateofexistingdrivercallbehaviorrecognition，animprovedFasterＲCNNwasproposedbasedondriverbehaviordetectionmethodfordetectingtheillegalhand-heldcallofdriver．Anoptimizationstrategyfortheregionproposalnetwork(ＲPN)andthelossfunctionwasintroduced，andtherobustnessofthenetworkindetectingta...
