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申请/专利权人：东莞理工学院;典瑞智能(东莞)科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv8的驾驶行为检测方法和系统，涉及计算机视觉的技术领域，包括获取待检测驾驶员的驾驶视频，并逐帧提取出驾驶图像；对驾驶图像进行预处理操作，获得预处理后的驾驶图像输入训练好的目标检测模型中，获得待检测驾驶员的面部目标结果和手部目标结果；根据面部目标结果和手部目标结果，识别待检测驾驶员的疲劳驾驶行为和危险驾驶行为。本发明中训练好的目标检测模型能够在多种驾驶环境下对驾驶员的驾驶行为进行检测，根据面部目标结果和手部目标结果识别疲劳驾驶行为和危险驾驶行为，识别依据多样化，检测过程高效，检测结果准确，能够有效降低因疲劳驾驶行为和危险驾驶行为引发交通事故的概率。
主权项：1.一种基于YOLOv8的驾驶行为检测方法，其特征在于，包括：S1：获取待检测驾驶员的驾驶视频，并逐帧提取出驾驶图像；S2：对所述驾驶图像进行预处理操作，获得预处理后的驾驶图像；S3：将所述预处理后的驾驶图像输入训练好的目标检测模型中，获得待检测驾驶员的面部目标结果和手部目标结果；S4：根据所述面部目标结果和手部目标结果，识别待检测驾驶员的疲劳驾驶行为和危险驾驶行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东莞理工学院 典瑞智能(东莞)科技有限公司 一种基于YOLOv8的驾驶行为检测方法和系统
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