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YOLOv8和YOLOv5是深度学习中用于目标检测的先进算法,它们在实时性和准确性方面表现出色,适用于各种视频监控和图像处理应用,包括驾驶员行为监测。这些算法通过单次前向传播即可预测图像中的目标位置和类别,使得它们非常适合于实时检测任务,如监测驾驶员是否在抽烟、打电话、喝水或吃东西等分心行为。
对于驾驶员行为的监测,可以利用YOLOv8或YOLOv5来识别驾驶室内的特定行为。例如,通过分析人脸和手部的位置关系、嘴部区域是否有烟雾特征等,可以判断驾驶员是否在抽烟或打电话。此外,模型可以被训练以识别手持物品(如手机、水瓶或食物)的动作,从而检测驾驶员是否在执行这些可能分散注意力的行为。
nc: 4
names: [‘drinking’, ‘eating’, ‘mobile use’, ‘smoking’]
清醒、打瞌睡和打哈欠,三个类别;data.yaml内容如下:
train: E:\python_code\dataset\dms_awake_yawn_data\train/images
val: E:\python_code\dataset\dms_awake_yawn_data\valid/images
test: E:\python_code\dataset\dms_awake_yawn_data\test/images
nc: 3
names:
- awake
- nodding
- yawning
train: E:\python_code\dataset\awake_seatbelt_biyan_data\train/images
val: E:\python_code\dataset\awake_seatbelt_biyan_data\valid/images
test: E:\python_code\dataset\awake_seatbelt_biyan_data\test/images
nc: 4
names:
- awake
- drowsy
- mobile
- seat_belt
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