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基于YOLOv5视觉感知的实时叉车驾驶操作行为识别方法（2021年03期 v.42 21-26页）

‖  文章供稿：陈友升  周介祺  梁敏健  张大伟  刘桂雄
‖  字体： [大] [中] [小]

2021年03期 v.42 21-26页

陈友升1  周介祺1  梁敏健2,3  张大伟3  刘桂雄1

（1.华南理工大学机械与汽车工程学院，广东 广州 510640   2.广东省特种设备检测研究院珠海

检测院，广东 珠海 519002   3.阿拉善盟特种设备检验所，内蒙古 阿拉善盟 750306）

摘要：驾驶员操作信息可反映驾驶情况和操作水平，有助于驾驶安全检测。以叉车为例，研究一种基于YOLOv5视觉感知的实时叉车驾驶操作行为识别方法。首先，提出该方法的整体架构；然后，研究基于操作特征的实时叉车驾驶操作行为识别方法；最后，在一台合力K30柴油叉车上搭建试验平台进行测试。测试结果表明：本方法操作特征识别率达100%、操作行为识别正确率达98%，具有准确性好、实时识别的特点，可拓展应用于其他车辆操作检测。

关键词：深度学习；目标检测；行为识别；驾驶操作

中图分类号：TH391.4          文献标识码：A          文章编号：1674-2605(2021)03-0004-06

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2021.03.004

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