基于深度学习的疲劳驾驶检测算法

资 源 简 介

基于深度学习的疲劳驾驶检测算法

详 情 说 明

疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一，传统检测方法主要依赖方向盘握力、车辆偏移等间接指标。近年来基于深度学习的检测算法通过直接分析驾驶员面部特征，显著提高了检测准确率。

典型系统架构包含三个核心模块：首先是面部检测定位，通常采用MTCNN等网络实时捕捉驾驶员面部区域；其次是关键特征提取，通过CNN网络分析眼睛闭合度、头部姿态、打哈欠频率等疲劳指标；最后是状态分类模块，利用LSTM等时序网络综合判断疲劳程度。

最新研究趋势集中在多模态融合方向，结合眼电信号、心率等生理数据提升鲁棒性。值得注意的是，实际部署时需考虑车载计算资源限制，当前轻量级网络如MobileNetV3与知识蒸馏技术的结合显示出良好应用前景。该技术已被集成到部分高端车型的DMS系统中，未来有望成为智能座舱的标准安全配置。