yolov5危险驾驶

### 使用YOLOv5实现危险驾驶行为检测

#### 准备工作
为了使用YOLOv5进行危险驾驶行为检测，需先安装必要的库并准备训练环境。这通常涉及设置Python虚拟环境、安装依赖项以及下载预训练模型。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

#### 数据收集与标注
构建有效的检测系统离不开高质量的数据集。对于驾驶员不规范行为而言，应聚焦于捕捉不同场景下司机的各种异常动作图片或视频片段，并对其进行精确标注[^1]。这些标签可能包括但不限于分心驾驶（如玩手机）、疲劳迹象（频繁眨眼、打哈欠）等具体表现形式。

#### 模型微调
由于公开可用的通用物体识别数据集中较少专门针对车内环境设计的内容，建议基于现有框架对特定应用场景做进一步优化调整——即迁移学习。可以采用官方提供的COCO预训练权重作为起点，在自定义的小规模专有领域内继续迭代改进直至满足精度需求为止。

from pathlib import Path
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device

weights = 'path/to/custom_weights.pt'  # 自己训练好的权重文件路径
device = select_device('')  # GPU/CPU选择
model = attempt_load(weights, map_location=device)

def detect(image_path):
    img0 = cv2.imread(str(image_path))
    img = preprocess_image(img0)
    
    pred = model(img)[0]
    det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)[0]

    if det is not None and len(det):
        det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round()
        
        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
            label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
            plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)
            
    return img0

上述代码展示了如何加载自定义训练后的YOLOv5模型并对单张输入图像执行推理操作的过程[^2]。

#### 结果可视化
完成预测之后，可以通过GUI组件比如PySide来创建友好的用户交互界面，用于显示实时监控画面及报警提示信息。这样不仅便于观察当前车辆内部状况的变化趋势，同时也方便管理人员快速响应潜在风险事件的发生。