基于深度學(xué)習(xí)的疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)研究

摘 要：疲勞駕駛是導(dǎo)致交通事故的主要原因之一，為提高道路交通安全，基于深度學(xué)習(xí)的疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本研究旨在開發(fā)一種高效的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)。首先，收集和標(biāo)注大量真實(shí)駕駛過(guò)程中的疲勞駕駛視頻數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含正常駕駛和疲勞駕駛狀態(tài)的數(shù)據(jù)庫(kù)。其次，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合的方法對(duì)駕駛員的面部特征和行為進(jìn)行特征提取和分類，并通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化模型性能。（剩余5681字）