基于深度學習的疲勞駕駛檢測技術研究

摘 要：疲勞駕駛是導致交通事故的主要原因之一，為提高道路交通安全，基于深度學習的疲勞駕駛檢測技術應運而生。本研究旨在開發一種高效的疲勞駕駛檢測系統。首先，收集和標注大量真實駕駛過程中的疲勞駕駛視頻數據，構建包含正常駕駛和疲勞駕駛狀態的數據庫。其次，利用卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）相結合的方法對駕駛員的面部特征和行為進行特征提取和分類，并通過數據增強和遷移學習技術優化模型性能。實驗結果表明，所提出的深度學習模型在疲勞駕駛檢測上的準確率達到了95%以上，顯著優于傳統的檢測方法。該研究成果不僅為疲勞駕駛檢測提供了新的技術手段，還為相關領域的進一步研究和應用奠定了基礎，具有重要的理論意義和實際應用價值。

關鍵詞：深度學習 疲勞駕駛檢測 特征提取和分類 數據增強和遷移學習 準確率

0 引言

疲勞駕駛現象的存在，極大地威脅著道路交通安全，成為社會關注的焦點問題。根據相關統計數據顯示，疲勞駕駛已成為引發交通事故的主要原因之一，這樣的事實給道路交通帶來了巨大的安全隱患，也使得疲勞駕駛檢測技術的研究和開發工作在當下顯得尤其重要。以往的疲勞駕駛檢測方法主要基于駕駛員的行為特征進行分析，但是這種方法存在局限性，無法全面準確地判斷駕駛員的疲勞狀況。因此，基于深度學習的疲勞駕駛檢測技術應運而生，為解決上述問題提供了新的技術手段。……