摘要
一种基于时序建模的疲劳驾驶行为识别方法,包括以下步骤:步骤一,疲劳行为数据采集与特征构建;步骤二,样本不均衡处理与数据增强;步骤三,序列分类模型构建;步骤四,注意力机制增强信息提取;步骤五,分类与损失计算;步骤六,将数据集划分为训练集与验证集,采用Adam优化器进行参数更新,基于验证集准确率动态保存最佳模型,训练过程中记录损失变化、准确率与各类别召回率。本发明能够充分挖掘驾驶员疲劳行为在时间维度上的演化规律,增强模型对关键疲劳特征的聚焦能力,并缓解样本分布不均对分类性能的影响,从而实现对驾驶疲劳状态的高效、准确识别。