基于深度学习的疲劳驾驶检测技术研究

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,为提高道路交通安全,基于深度学习的疲劳驾驶检测技术应运而生。本研究旨在开发一种高效的疲劳驾驶检测系统。首先,收集和标注大量真实驾驶过程中的疲劳驾驶视频数据,构建包含正常驾驶和疲劳驾驶状态的数据库。其次,利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法对驾驶员的面部特征和行为进行特征提取和分类,并通过数据增强和迁移学习技术优化模型性能。实验结果表明,所提出的深度学习模型在疲劳驾驶检测上的准确率达到了95%以上,显著优于传统的检测方法。该研究成果不仅为疲劳驾驶检测提供了新的技术手段,还为相关领域的进一步研究和应用奠定了基础,具有重要的理论意义和实际应用价值。