利用YOLOv10深度学习实现疲劳驾驶检测系统

简介：
该系统基于YOLOv10模型实现了对疲劳驾驶状态的实时识别，在实际应用中能够通过持续监控驾驶员面部特征的变化（如打哈欠、闭眼或睁开双眼等行为）来判断其是否处于疲劳阶段。由四个关键模块构成：训练数据集、YOLOv10模型、用户友好的界面（UI）以及一套完整的运行环境。其中训练数据集采用标注不同疲劳状态下的面部图像来进行训练工作，在此基础上实现目标检测功能以达到及时判断驾驶员疲劳情况的目的。系统的界面设计提供了实时视频流展示以及必要的警示功能，在实际运用中可方便地将此系统部署于车载设备上，并支持GPU加速技术以确保处理过程中的高效性和实时性特点。该系统具备预防驾驶员 fatigue驾驶的能力，在提升行车安全性的方面展现出显著的效果表现 该文利用YOLOv10深度学习框架，在经过训练的数据集中完成了一个专门用于识别疲劳驾驶的目标检测模型，并实现了其在实际应用中的性能优越性。随后在此基础上开发了一款具有用户友好界面的设计方案下的 fatigue detection system，在现实场景中可实现对驾驶员 fatigue state 的有效监控，并便于直观展示其功能特点。本系统采用Python语言和PyQt5框架作为开发平台，并能够实现对图像、视频流以及摄像头 feeds 的实时目标追踪的同时记录下每一轮检测的结果数据。