Soft Spatial Attention-Based Multimodal Driver Action Recognition Using Deep Learning

计算机科学 人工智能 RGB颜色模型 过程(计算) 帧(网络) 轮廓 计算机视觉 任务(项目管理) 深度学习 高级驾驶员辅助系统 工程类 电信 操作系统 系统工程
作者
Imen Jegham,Anouar Ben Khalifa,Ihsen Alouani,Mohamed Ali Mahjoub
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:21 (2): 1918-1925 被引量:40
标识
DOI:10.1109/jsen.2020.3019258
摘要

Driver behaviors and decisions are crucial factors for on-road driving safety. With a precise driver behavior monitoring system, traffic accidents and injuries can be significantly reduced. However, understanding human behaviors in real-world driving settings is a challenging task because of the uncontrolled conditions including illumination variation, occlusion, and dynamic and cluttered background. In this paper, a Kinect sensor, which provides multimodal signals, is adopted as a driver monitoring sensor to recognize safe driving and common secondary most distracting in-vehicle actions. We propose a novel soft spatial attention-based network named the Depth-based Spatial Attention network (DSA), which adds a cognitive process to deep network by selectively focusing on the driver's silhouette and motion in the cluttered driving scene. In fact, at each time t, we introduce a new weighted RGB frame based on an attention model designed using a depth frame. The final classification accuracy is substantially enhanced compared to the state-of-the-art results with an achieved improvement of up to 27%.
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