一种基于改进YoloV5和Openpose的分心驾驶行为识别方法

一种基于改进YoloV5和Openpose的分心驾驶行为识别方法，包括：改进YoloV5：在YoloV5的浅层网络上添加一个预测头，对YoloV5的损失函数进行优化；改进Openpose：借鉴MobileNet网络的思想，利用逐点卷积升维的工作原理，解决深度可分离卷积在低维空间中信息丢失的问题，将其应用到轻量级Openpose的主干网络当中，还在网络中引入CA结构的注意力机制；将改进的YoloV5与改进的Openpose相结合，设计新的二阶段行为识别网络方法，依照距离特征和角度特征作为识别结果的判断条件，使整个分心驾驶的识别过程既能保证检测速度，又能在检测精确度的方面进一步提高。

《一种基于改进YoloV5和Openpose的分心驾驶行为识别方法》是一发明专利，专利号为 2023100889382，当前法律状态为已下证，由辽宁科技大学提出申请，发明人为赵骥;杨楠，申请日期为2023-02-09，公开（公告）日期为2025-08-08，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/59 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉 智能驾驶 车机系统 辅助驾驶。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种基于改进YoloV5和Openpose的分心驾驶行为识别方法，包括：改进YoloV5：在YoloV5的浅层网络上添加一个预测头，对YoloV5的损失函数进行优化；改进Openpose：借鉴MobileNet网络的思想，利用逐点卷积升维的工作原理，解决深度可分离卷积在低维空间中信息丢失的问题，将其应用到轻量级Openpose的主干网络当中，还在网络中引入CA结构的注意力机制；将改进的YoloV5与改进的Openpose相结合，设计新的二阶段行为识别网络方法，依照距离特征和角度特征作为识别结果的判断条件，使整个分心驾驶的识别过程既能保证检测速度，又能在检测精确度的方面进一步提高。

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