摘要：為了降低駕駛員檢測(cè)算法的復(fù)雜度,提高安全帶識(shí)別算法的準(zhǔn)確率,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員檢測(cè)和安全帶識(shí)別的方法。通過(guò)減輕級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)框架,調(diào)整特征訓(xùn)練比,盡可能快而多地生成駕駛員候選框,再利用深度特征差異、檢測(cè)和邊框校準(zhǔn)之間的相關(guān)性,精確定位駕駛員位置。通過(guò)改進(jìn)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最大和平均池化層相結(jié)合,減少全連接,并通過(guò)特征批量化處理,減輕計(jì)算量,提高了安全帶識(shí)別準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他方法相比,駕駛員檢測(cè)算法的綜合評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)平均增加了6.7%,安全帶識(shí)別的準(zhǔn)確率平均提高了3.4%,滿足實(shí)時(shí)性要求。