摘要
疲劳驾驶是全球道路交通事故的主要诱因之一，每年导致大量人员伤亡和经济损失。本文提出了一种基于深度学习技术的实时疲劳驾驶检测系统，该系统整合了YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6和YOLOv5等多种先进的物体检测算法，通过分析驾驶员面部特征（如眼睛状态、嘴巴状态、头部姿态）来实时监测驾驶员的疲劳状态。系统采用PySide6构建用户友好的图形界面，提供了完整的训练代码和部署方案。实验结果表明，该系统在不同光照条件和驾驶员姿态下均表现出良好的检测性能，mAP达到0.85以上，具有较高的实用价值。
目录
摘要
1. 引言
1.1 研究背景与意义
1.2 研究现状
1.3 本文贡献
2. 相关技术介绍
2.1 YOLO系列算法演进
2.1.1 YOLOv5
2.1.2 YOLOv6
2.1.3 YOLOv7
2.1.4 YOLOv8
2.2 PySide6框架
2.3 疲劳驾驶检测的关键特征
3. 系统设计与实现
3.1 系统架构
3.2 数据集准备
3.2.1 参考数据集
3.2.2 数据标注规范
3.3 模型训练代码
3.4 PySide6界面实现
3.5 数据集处理工具
4. 实验与结果分析
4.1 实验环境
4.2 评价指标
4.3 实验结果
4.4 结果分析
5. 系统部署与应用
5.1 环境配置
5.2 模型部署
6. 结论与展望
6.1 研究结论
6.2 未来展望
1. 引言
1.1 研究背景与意义
随着汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题日益突出。据统计，全球每年因交通事故导致的死亡人数超过130万，其中疲劳驾驶是主要原因之一。疲劳驾驶会导致驾驶员反应迟钝、判断力下降，严重时甚至会出现短暂的睡眠现象，极易引发恶性交通事故。
传统的疲劳驾驶检测方法主要基于车辆行为分析（如方向盘转动频率、车道偏离等），但这些方法存在滞后性和误报率高的问题。近年来，基于计算机视觉的方法逐渐成为研究热点，通过分析驾驶员的面部特征来实现更早、更准确的疲劳状态识别。
1.2 研究现状
目前，基于深度学习的疲劳驾驶检测主要采用以下方法：
基于面部特征的方法：通过检测眼睛闭合程度、眨眼频率、打哈欠等特征判断疲劳状态
基于头部姿态的方法：分析头部倾斜角度、点头频率等
