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摘要

随着交通事故频发，疲劳驾驶已成为严重的社会安全问题。本文提出了一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统，采用YOLO系列算法（v5/v6/v7/v8/v10）实现实时驾驶员状态监控。系统通过检测驾驶员面部关键点（眼睛、嘴巴、头部姿态）来判断疲劳状态，并开发了直观的UI界面进行实时展示。本文将详细阐述系统架构、算法原理、数据集构建、模型训练与优化，并提供完整的代码实现。

1. 引言

1.1 研究背景

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。根据世界卫生组织统计，全球每年约有130万人死于道路交通事故，其中疲劳驾驶占20-30%的事故原因。传统疲劳检测方法基于车辆行驶参数（如方向盘转动频率）或生物信号（如心电图），但这些方法存在侵入性强、成本高等缺点。

1.2 研究意义

基于计算机视觉的疲劳驾驶检测系统具有非侵入性、成本低、易于部署等优势。YOLO（You Only Look Once）系列算法作为单阶段目标检测的代表，具有速度快、精度高的特点，非常适合实时监控场景。本文通过对YOLO系列各版本的对比分析，为不同硬件条件下的系统部署提供参考方案。

2. 相关技术综述

2.1 YOLO算法演进

YOLO算法自2015年提出以来，经历了多个版本的迭代优化：

• YOLOv1-v3：奠定基础架构，引入多尺度预测

• YOLOv4：引入CSPDarknet、PANet等结构

• YOLOv5：采用PyTorch框架，