基于YOLOv3算法的驾驶员疲劳驾驶状态检测方法

摘要

本发明公开了一种基于YOLOv3算法的驾驶员疲劳驾驶状态检测方法，通过对YOLOv3模型进行改进，采用空洞卷积代替原始卷积拓展卷积核的感受野，同时使用dropblock代替dropout作为新的正则规则防止网络过盈，构思了循环训练和标签新设的训练策略，并使用Mobilenet‑V3代替DarkNet53作为骨干网络；利用改进后的YOLOv3模型对驾驶员图像的眼口位置张合度进行目标检测，检测出眼睛的状态为闭合或张开，口的状态为闭合或张开，把目标检测从人脸较宽范围转化为五官的小范围，进而检测出驾驶员的疲劳程度便于对驾驶员提出预警，降低因疲劳驾驶引发交通事故的概率，检测精度高，漏检率低。