一种基于YOLO神经网络的驾驶员专心度检测方法

摘要

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于YOLO神经网络的驾驶员专心度检测方法，包括如下步骤：制作面部朝向图片训练数据集；基于所述数据集，利用YOLOv5算法建立训练模型；将标注后的面部朝向图片输入到训练模型中对模型进行训练；在训练模型成熟之后，基于所述训练模型建立判别模型；将判别模型接入驾驶室的监控摄像头进行实时监测和预警。通过车内摄像头实际捕捉驾驶员的面部朝向，获取驾驶员的头部状态。比如转头时间过长，判别模型就可以判别驾驶员的专心度，然后报警系统发出警报，该模型对于驾驶员疲劳的识别效果较好，有效地减少事故发生。