基于深度学习的异常驾驶检测

针对异常驾驶行为标签数据少的问题，提出了一种基于深度学习的异常驾驶检测的新方法，利用堆栈稀疏自编码模型来提取驾驶员的行为特征，并以逐层贪婪的训练方式训练模型。此外，在算法中加入去噪编码增强特征表达的鲁棒性，在整个训练过程中加入丢弃法减少过拟合的风险。实验结果表明，我们提出的方法相比传统的异常驾驶行为监测方法更加有效。