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制造业,汽车制造业

设计了面向车载设备的压缩视频驾驶员行为识别方法。首先提取视频中运动矢量和残余误差；其次通过轻量化时空卷积网络模型提取驾驶员动作信息；进一步地，结合跨层连接模块与时空特征池化模块用于信息融合；最后，引入老师模型，用于改善识别精度。所设计的算法准确率高，复杂度低，实时性好，适用于车载嵌入式设备。

采用折中的算法设计原则，即构建一种基于压缩视频处理的分心驾驶行为识别模型，能够适用于智能座舱应用，并实现识别精度与计算效率的良好平衡。

胡耀聪（***），男，安徽芜湖人，硕士生导师，于2021年12月在东南大学获得工学博士学位，博士期间访学于新加坡南洋理工大学。近年来，致力于计算机视觉与人工智能方向研究。主要研究课题涉及自动驾驶视觉感知技术、监控视频中的人群视觉建模与分析等。目前主持国家自然科学基金青年项目1项、安徽省高校优秀青年科研项目1项，安徽省重点实验室开放课题1项，发表高水平SCI论文10余篇，获得授权发明专利6项，担任Engineering Applications of Artificial Intelligence、Journal of Visual Communication and Image Representation、Multimedia System等计算机视觉领域权威期刊审稿人。