驾驶员疲劳检测 yolov5

该项目使用YOLOv5-5.0、Dlib和PySide2实现了一个疲劳驾驶检测系统，其中疲劳检测部分使用Dlib进行人脸关键点检测，然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是否闭眼或者打哈欠，并使用Perclos模型计算疲劳程度。而分心行为检测部分则使用YOLOv5检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。疲劳检测模型基于YOLOv5网络结构进行训练，采用YawnDD、CEW、DROZY数据集，共标记6800张样本，按照4:1分为训练集和测试集。该项目利用YOLOv5目标检测技术、人脸关键点检测分析技术结合的新方法，对驾驶员的分心、疲劳驾驶行为进行实时监控，以有效监测驾驶员状态、避免交通事故的发生。