驾驶员行为在线智能分析系统（郑州大学）

成果简介：针对列车驾驶员场景，构建了复杂场景下行为识别数据集；

针对海量视频数据，提出了基于主动学习的自动标注算法；

针对日增数据，提出了基于先验约束的自学习识别算法；

针对数据长尾分布，提出了自适应前-背景类别抑制算法；

针对模型轻量化问题，提出了分层匹配的知识蒸馏算法，并适配于多种边缘设备。

应用：构建了复杂场景下行为识别数据集，可以应用于驾驶员行为识别实际场景，实现了“0”的突破。

开发了自动标注系统，可以应用于基于数据驱动的深度学习数据标注任务，减少数据标注成本。

研制了基于边缘设备的驾驶员行为在线智能分析系统，可以部署在多种边缘设备，快速准确智能分析行为类别，减少人力。

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