基于360°视角的行车记录仪数据分析与深度学习算法

摘要

随着车载摄像技术的不断进步，360°视角的行车记录仪逐渐受到了广泛关注，这种全方位的视角为行车安全和事件重建提供了更为全面的数据支持。论文深入探讨了360°行车记录仪数据的采集、预处理以及基于深度学习算法的特征提取方法。首先，分析了360°行车记录仪数据的特点，并探讨了数据预处理的主要方法。随后，论文详细讨论了如何通过深度学习技术从360°视角的数据中提取有效的特征。最后，探讨了基于这些特征的交通事件检测、驾驶行为识别和异常行为检测的算法。通过论文的研究，旨在为行车记录仪数据分析提供一种全新、高效且准确的方法。