毕设深度学习疲劳驾驶检测

深度学习在疲劳驾驶检测中应用广泛且效果较好。以下是一个可能的毕设方案：

1. 数据采集：收集驾驶员在长时间开车过程中的视频数据，并标注每一帧是否为疲劳状态。
2. 数据预处理：对收集到的视频数据进行处理，如裁剪、缩放、灰度化等，以减少数据量并提高模型训练效率。
3. 模型设计：使用深度学习模型进行训练，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。可以尝试不同的模型结构和超参数，以达到更好的检测效果。
4. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，并使用验证数据对模型进行评估。可以使用交叉验证等技术来避免过拟合。
5. 模型评估：使用测试数据对模型进行评估，并计算模型的准确率、精确率、召回率等指标。可以与其他已有的疲劳驾驶检测方法进行比较。
6. 实现部署：将模型部署到实际应用场景中，并进行实际测试和优化。

需要注意的是，在实际使用中，还需考虑诸如数据隐私保护、模型的实时性和可靠性等问题。