申请/专利权人：桂林电子科技大学;华蓝设计(集团)有限公司;南宁市公安局交通警察支队

申请日：2023-12-30

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117789170A

主分类号：G06V20/58

分类号：G06V20/58;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/774;G06V20/40;G06V10/26;G06N3/0455;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种机场出发层道路车辆停靠过程行为识别方法及网络结构，所述识别方法包括采集机场出发层道路车辆停靠过程中驾驶状态图像的样本数据集并进行数据预处理；利用采集的驾驶状态图像去提取机场出发层道路车辆各类驾驶状态特征并且训练VisionTransformer网络；利用得到的VisionTransformer网络去识别机场出发层道路车辆停靠过程中的驾驶行为，得到特征数据表。本发明为未来机场出发层的车辆研究和道路设计以及通行规范设计提供技术支持，对以后机场内路侧道路管控可起到对车辆违规行为识别、追踪并获取车辆运行轨迹数据等作用。

主权项：1.一种机场出发层道路车辆停靠过程行为识别网络结构，其特征在于，包括图像切分模块，所述图像切分模块用于将输入图像分割成小块patch，然后将每一个patch降维成一维的Token特征向量表示；位置编码模块，所述位置编码模块与所述图像切分模块相连，所述位置编码模块将位置信息嵌入特征向量中，以保存空间结构信息；TransformerEncoder计算模块，所述TransformerEncoder计算模块与所述位置编码模块相连，将特征向量通过多层TransformerEncoder计算模块，模型能够捕获图像块之间的关系和学习高级特征Token向量表示；MLPHead提取特征过程模块，所述MLPHead提取特征过程模块与所述TransformerEncoder计算模块相连，由MLPHead模块提取特征并完成行为识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 桂林电子科技大学;华蓝设计(集团)有限公司;南宁市公安局交通警察支队 机场出发层道路车辆停靠过程行为识别方法及网络结构

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