基于YOLOv5的异常驾驶行为检测系统研究背景

随着汽车的普及和道路交通的增加，交通事故频发。其中，异常驾驶行为是导致交通事故的主要原因之一。传统的异常驾驶行为检测方法主要基于传感器数据，如加速度计、陀螺仪等，但这些方法存在诸多问题，如传感器成本高昂、精度不高、易受干扰等。近年来，基于计算机视觉的异常驾驶行为检测方法受到了广泛关注。

其中，目标检测技术是计算机视觉领域的热门技术之一，其可以快速准确地识别图像或视频中的目标，并且可以用于行为检测。而YOLOv5是一种高效的目标检测算法，可以在保证准确率的同时提高检测速度，因此可以被用于异常驾驶行为检测系统的开发。该系统可以通过摄像头获取车辆行驶时的视频数据，使用YOLOv5识别车辆、行人、道路等目标，并分析这些目标的位置、速度等信息，从而检测出异常驾驶行为，如超速、闯红灯等，为交通安全提供保障。