深度学习应用于驾驶员分心与疲劳行为预警系统

资源摘要信息:"本资源是关于如何开发一个基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为预警系统的研究项目，具体来说，这个系统能够检测和预警驾驶员因疲劳和分心导致的危险驾驶行为。整个系统包含两个主要模块：疲劳检测和分心行为检测。 在疲劳检测模块中，开发团队利用了Dlib库进行人脸关键点检测，并对眼睛和嘴巴的开合程度进行计算分析。通过这种分析，系统能够判断驾驶员是否存在闭眼或打哈欠等疲劳迹象。此外，疲劳程度的量化评估依据的是Perclos模型。该模型测量的是驾驶员在一段时间内眼睛闭合的时间比例，从而提供疲劳程度的定量数据。 在分心行为检测模块中，系统使用了Yolov5模型来实时检测驾驶员在驾驶过程中可能进行的分心行为，例如玩手机、抽烟或喝水等。Yolov5是一种先进的目标检测算法，能够快速准确地识别和定位图像中的多个对象。 整个预警系统可以被视作一个综合的人物专注性检测工具，能够在一定程度上减少因驾驶员注意力不集中或疲劳驾驶而引发的道路交通事故，具有重要的实用价值和应用前景。 为了运行这套预警系统，用户需要具备一些技术背景，并安装特定的软件依赖。具体来说，需要安装YoloV5、Dlib和PySide2等库。安装完毕后，用户仅需运行main.py文件即可启动程序，并利用系统进行驾驶行为的监测。 根据文件描述，该项目还具有一定的教育意义，可以作为毕业设计的课题，反映出人工智能技术在实际应用中的潜力和价值。标签中的“深度学习”、“驾驶员分心驾驶行为检测”和“驾驶员分心驾驶行为预警”均体现了该资源的核心内容。 文件名称列表“yolov5-deepsort-driver-distracted-driving-behavior-detection-master”则揭示了该项目的版本管理结构，表明这是一个以Yolov5和深度排序算法为核心的驾驶分心行为检测系统的主导版本。"