基于深度学习Yolo8的驾驶员疲劳与分心行为检测系统
基于深度学习Yolo8的驾驶员疲劳与分心行为检测系统
【包含内容】
【一】项目提供完整源代码及详细注释
【二】系统设计思路与实现说明
【三】疲劳检测模型与行为分析统计
【技术栈】
①：系统环境：Windows/Mac/Linux
②：开发环境：Python3.8+、PyCharm/VSCode
③：技术栈：Python、PySide6、OpenCV、YOLOv8、Matplotlib、NumPy
【功能模块】
①：疲劳检测：眨眼频率监测、哈欠检测、Perclos模型评分
②：分心行为识别：手机使用检测、抽烟行为检测、喝水行为检测
③：实时监控：摄像头实时画面显示、状态实时更新
④：数据统计：行为数据可视化、疲劳指标统计、数据导出功能
【系统特点】
① 现代化界面设计，操作简单直观
② 多种行为检测，全面监控驾驶状态
③ 数据可视化与导出功能，便于分析与处理
④ 实时检测性能优异，适合驾驶监控环境
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