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為了提高駕駛分心識別的應(yīng)用性及識別模型的可解釋性，利用遷移學(xué)習(xí)方法硏究構(gòu)建駕駛?cè)笋{駛分心行為識別模型并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)硏究對模型進行解釋。以ⅤGσ-6模型為基礎(chǔ)，對原模型全連接層進行修改以適應(yīng)駕駛分心行為識別任務(wù)，將原數(shù)據(jù)集中的10類駕駛行為按照所包含的分心類型合并為6類，采用合并后的教據(jù)集進行模型訓(xùn)練和驗證。利用σrad-Cam方法提取了模型在識別不同駕駛行為時的重點關(guān)注區(qū)域并進行可視化，對照各分心行為的特點及模型分類時的重點關(guān)注區(qū)城對模型進行了解釋。結(jié)果表眀：所構(gòu)建模型在測試集中的平均識別準確率達θ8.89%，經(jīng)過訓(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)此判別行為類別的能力。
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