驾驶员危险驾驶行为预警监测系统：YOLOv5与Deepsort深度学习实现

资源摘要信息:"该项目是一个结合了YOLOv5、Deepsort和深度学习技术的高分优秀项目，旨在实现驾驶员分心驾驶行为的预警监测。该项目包括源码、文档和视频演示，非常适合用作毕业设计、课程设计以及项目开发。在项目中，开发者利用了YOLOv5进行物体检测，Deepsort进行目标跟踪，并结合深度学习算法来检测驾驶员的疲劳和分心行为。" **YOLOv5:** YOLOv5是一种实时目标检测系统，是YOLO（You Only Look Once）系列中的一员。YOLO算法将目标检测任务视为一个回归问题，直接在图像中预测边界框和概率。YOLOv5作为该系列的最新版本，具有速度快、精度高的特点，非常适合在实时视频监控中应用。在本项目中，YOLOv5被用于实时检测驾驶过程中的分心行为，例如使用手机、抽烟和喝水等。 **Deepsort:** Deepsort（Deep Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric）是一种高效的目标跟踪算法。它在传统的目标跟踪算法基础上加入了深度学习技术，通过提取特征向量来提升跟踪的准确性和鲁棒性。在该项目中，Deepsort用于跟踪视频中检测到的驾驶员，并记录其行为，为疲劳和危险行为的判断提供连续性数据支持。 **深度学习:** 深度学习是机器学习的一个子领域，它使用具有多个处理层的神经网络来学习数据的层次特征。在本项目中，深度学习技术被用于两个部分：一是通过Dlib库实现的人脸关键点检测，用于检测驾驶员的脸部表情；二是用于实现疲劳检测，通过计算眼睛和嘴巴的开合程度，并结合Perclos模型来评估疲劳程度。 **疲劳检测:** 疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因之一。本项目中的疲劳检测模块首先使用Dlib库进行人脸关键点检测，随后计算眼睛和嘴巴的开合程度，判断驾驶员是否存在闭眼或者打哈欠等疲劳表现。此外，还利用Perclos模型计算驾驶员的疲劳程度，以进一步确认驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。Perclos模型是一种衡量驾驶员疲劳程度的指标，它基于眼睛闭合百分比来评估疲劳。 **分心行为检测:** 分心驾驶行为是另一种增加交通事故风险的行为。本项目中的分心行为检测部分通过YOLOv5来检测驾驶员是否存在玩手机、抽烟、喝水等分心行为。这些行为可能会导致驾驶员短暂或长时间地失去对路况的关注，从而提高交通事故发生的风险。 **项目适用性:** 本项目非常适合于高校的计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的学生作为毕业设计和课程设计，也可以作为实际工程项目进行开发。项目的源码经过严格的测试，具有很好的参考价值和扩展性，开发者可以在现有基础上进行改进和创新。 **项目文件结构:** - **YOLOv5模型文件：** 包含用于物体检测的预训练权重和配置文件。 - **Deepsort相关文件：** 包含用于目标跟踪的代码和模型。 - **深度学习模块：** 包含用于人脸关键点检测和疲劳检测的深度学习模型和相关代码。 - **源码文件夹：** 包含完整的项目源代码，可以编译运行。 - **文档：** 提供项目介绍、安装指南、使用说明和API文档等。 - **视频演示文件：** 展示项目功能的实际演示视频。