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本发明涉及汽车智慧座舱驾驶员行为检测技术领域，特别涉及一种基于卷积神经网络和遗传算法的危险驾驶行为识别方法。本发明首先通过拍摄大量训练数据集，通过OODCI算法，利用已经标定的数据来训练模型，以此方式来对大量没有标签的数据进行标定。在此过程中返回值不仅是标签还有标签的可信度，选取较高可信度的数据用来扩充训练数据集，同时对样本进一步增强扩充，从而获得训练所需要的大量数据。然后通过把卷积神经网络和遗传算法的结合，大大提高了速度和精确度。最后部署到汽车的域控制器上，对驾驶员进行实时的检测，通过中控触摸
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117152726 A (43)申请公布日 2023.12.01 (21)申请号 202311172137.0 G06V 10/771 (2022.01)
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