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基于深度学习的安全行车辅助系统设计与实现: 收藏
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引用; 《电子技术与软件工程》2023年第5期 153-158页; 作者：胥文倩张铂洋赵伟杜懿宸于洋天津师范大学计算机与信息工程学院软件学院天津市300387; 本文基于YOLOv5模型开发的智能安全驾驶监测系统旨在通过现代技术推动智能驾驶辅助的普及。本文将YOLOv5算法应用于驾驶员行为检测中,训练结果显示,mAP值达到97.84%,精确率为96.15%,召回率为95.47%,相对于YOLOv3的mAP值93.21%、YOLOv4的...; 本文基于YOLOv5模型开发的智能安全驾驶监测系统旨在通过现代技术推动智能驾驶辅助的普及。本文将YOLOv5算法应用于驾驶员行为检测中,训练结果显示,mAP值达到97.84%,精确率为96.15%,召回率为95.47%,相对于YOLOv3的mAP值93.21%、YOLOv4的mAP值97.82%达到较好效果。基于高正确率的监测,可将系统推广到出租车服务以及客运、货运等大型车。; 来源：详细信息评论

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