基于车载视频分析的疲劳驾驶行为检测算法的设计与实现

作者：孙浩哲; 张言利; 陈红昌; 张喜伟

来源：现代信息科技, 2023, 7(16): 89-99.

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.16.020

• 深度学习
• 疲劳驾驶检测
• YOLOv5
• 卷积神经网络(CNN)

根据公安部2022年发布的数据，我国众多交通事故中大约有10%～20%的事故是由疲劳驾驶诱发的。为了更好地保障驾驶员的生命财产安全，设计一种基于车载视频分析和卷积神经网络YOLOv5的疲劳驾驶行为检测算法。使用公开数据集与自采集数据集进行训练，同时对算法进行了优化，使之能够在云GPU环境下进行训练与检测。结果显示，经过训练后，模型检测准确率可达90%，具有较好的应用和推广前景。

• 单位
  北方工业大学