基于YOLOv3的驾驶员疲劳检测系统的算法设计

作     者：张志勇 肖波 韩涛 陈怡帆 吴永哲 程莹 Zhang Zhiyong;Xiao Bo;Han Tao;Chen Yifan;Wu Yongzhe;Cheng Ying

作者机构：湖北师范大学电气工程与自动化学院黄石435002 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(62071173) 2023年湖北师范大学大学生创新创业训练计划项目(D202305291619346615) 

出 版 物：《现代计算机》 (Modern Computer)

年 卷 期：2024年第30卷第24期

页      码：23-28页

摘      要：该算法设计利用高效的YOLOv3对实时驾驶员疲劳监测系统进行了研究并构建。YOLOv3算法以其快速且精准的物体识别能力,为目标检测领域带来了颠覆性的变革。该系统融合了先进的面部关键点定位技术,可精确捕捉眼部动作,通过监测眨眼频率等指标,对驾驶者的疲劳程度进行精准评估。实验部分在云端平台展开,借助大量数据对模型进行训练,不仅证明了系统的实时响应性和实用价值,更为智能化的提升道路交通安全防范提供了新的思路。

主 题 词：YOLOv3 驾驶员疲劳检测 深度学习 目标检测 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-1423.2024.24.004

馆 藏 号：203156942...