作者：胡松,吴仲城,张俊 单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版：《计算机应用与软件》2019年第01期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYRJ2019010120 DOC编号：DOCJYRJ2019010129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《运用开端神经网络进行人体姿态识别》PDF+DOC2017年第S2期 柴铎,徐诚,何杰,张少阳,段世红,齐悦 《结合手机传感器和卷积神经网络的人体行为识别》PDF+DOC2018年第03期 石代伟,张若英 《基于智能手表的人体行为识别研究》PDF+DOC2017年第04期 林予松,马鸽,刘永鹏,赵红领,王宗敏 《一种改进的GRU-InFCN人体行为识别模型》PDF+DOC2020年第01期 武一,田小森,张朝旭 《基于加速度传感器和神经网络的人体活动行为识别》PDF+DOC 张烈平,匡贞伍,李昆键,韦克莹,王政忠,张声岚,王瑞 《基于协同LSTM神经网络的人体行为识别研究》PDF+DOC2018年第12期 朱连章,陈殿明,郭加树,张红霞 《基于循环神经网络的人体行为识别》PDF+DOC2018年第06期 宿通通,孙华志,马春梅,姜丽芬 《基于视频流和位置流混合的建筑施工人员行为识别研究》PDF+DOC 谢觉,唐俊 《基于传感器人体行为识别深度学习模型的研究》PDF+DOC2018年第04期 陈波,余秋婷,陈铁明 《基于信息融合的驾驶行为识别技术的研究》PDF+DOC2012年第03期 肖献强,王其东,赵永

    • 针对驾驶行为识别问题，利用智能手机传感器采集相应车辆的加速度、角速度信息，并用手机角度信息对原始数据进行矫正处理。传统的驾驶行为识别方法须事先对原始数据单元人为进行特征提取。为改善繁琐的人工特征提取方法，提出一种驾驶行为识别领域基于改进的卷积神经网络的特征提取方法。原始数据经过组合后，作为卷积神经网络的输入。通过改变卷积神经网络的损失函数，提高类内样本特征的相似度，再将提取的特征作为核极限学习机的输入。实验结果表明，该方法可有效识别车辆的静止、急加速、急减速、正常行驶、左转弯、右转弯等驾驶行为。

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