基于改進(jìn)YOLO的礦卡駕駛員疲勞檢測(cè)算法

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摘  要： 針對(duì)現(xiàn)有疲勞駕駛檢測(cè)報(bào)警不及時(shí)、檢測(cè)精度不高以及需要人為監(jiān)管的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)YOLOv5s的疲勞駕駛目標(biāo)檢測(cè)算法。該算法使用輕量的EfficientNet骨干網(wǎng)絡(luò)作為YOLOv5s的主干網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行特征提取，使模型參數(shù)大幅減少，降低模型的訓(xùn)練時(shí)間；同時(shí)選用SIoU作為模型的損失函數(shù)，優(yōu)化模型損失計(jì)算方法，提升模型的檢測(cè)精度。（剩余9963字）