基于YOLOv5的车内疲劳驾驶检测系统实现

利用YOLOv5实现车内疲劳检测是一项结合深度学习与计算机视觉技术的智能驾驶辅助系统开发项目，其核心目标是通过实时监测驾驶员的面部状态，识别是否存在疲劳驾驶行为，从而及时发出预警，提升行车安全。该系统以YOLOv5（You Only Look Once version 5）作为基础目标检测模型，针对驾驶员眼部闭合、打哈欠、低头、注意力分散等典型疲劳特征进行建模与识别。YOLOv5由Ultralytics团队开发，以其轻量化结构、高检测精度和快速推理速度著称，广泛应用于实时目标检测任务中。在本项目中，YOLOv5被用于实现人脸关键点检测或直接对“闭眼”、“张嘴”等状态进行分类检测，进而判断驾驶员是否处于疲劳状态。 从技术架构上看，整个系统通常包括数据采集、数据预处理、模型训练、模型部署与实时检测四个主要阶段。首先，在数据采集阶段，需要收集大量包含驾驶员面部表情的图像或视频数据，涵盖正常驾驶、疲劳状态（如频繁眨眼、长时间闭眼、频繁打哈欠、头部下垂等）等多种场景。这些数据应尽可能覆盖不同光照条件、不同角度、不同性别与年龄的驾驶员，以增强模型的泛化能力。随后，在数据预处理阶段，需对图像进行归一化、尺寸调整、数据增强（如旋转、翻转、亮度调整等），并使用标注工具（如LabelImg）对关键区域进行标注，例如眼睛区域、嘴巴区域等，形成符合YOLOv5输入格式的标签文件（.txt格式），每个标签包含类别编号及归一化的边界框坐标。 在模型训练阶段，基于YOLOv5的框架，用户可选择不同的模型尺寸（如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x）以平衡精度与速度需求。对于车载嵌入式设备（如Jetson Nano、Jetson Xavier NX等），通常选用轻量级的YOLOv5s模型以保证实时性。训练过程中，采用交叉熵损失函数与CIoU损失相结合的方式优化模型参数，并通过迁移学习加载在COCO数据集上预训练的权重，加快收敛速度并提高小样本下的性能表现。此外，可以引入额外的分类网络分支或使用多任务学习机制，同时完成人脸检测、眼睛开闭状态分类、嘴巴开合程度判断等多个子任务，进一步提升疲劳检测的准确性。 在模型部署方面，训练完成的YOLOv5模型可通过PyTorch导出为ONNX格式或直接转换为TensorRT引擎，以便在嵌入式平台上高效运行。系统通常接入车载摄像头作为视频输入源，利用OpenCV读取实时帧，送入YOLOv5模型进行推理，输出检测结果。随后，通过设定阈值判断单位时间内眨眼频率（即PERCLOS指标）、张嘴持续时间、头部姿态角变化等生理参数，综合评估疲劳等级。一旦超过预设阈值，系统将触发报警机制，如声音提示、震动座椅或发送通知至远程监控平台。 值得一提的是，该项目不仅依赖于YOLOv5强大的目标检测能力，还需融合图像处理算法（如Dlib或MediaPipe进行面部关键点定位）、时间序列分析（用于动态行为识别）以及人机交互设计。此外，考虑到实际应用中的复杂环境，系统还需具备抗遮挡、抗光照突变、抗低分辨率等鲁棒性优化策略。例如，加入自适应直方图均衡化（CLAHE）提升暗光环境下的图像质量，或采用注意力机制增强模型对关键区域的关注度。 综上所述，“利用YOLOv5实现车内疲劳检测”是一个典型的边缘AI应用场景，体现了深度学习在智能交通与主动安全领域的深度融合。它不仅要求开发者掌握YOLOv5的原理与使用方法，还需熟悉数据标注流程、模型调优技巧、嵌入式部署方案以及疲劳判定逻辑的设计。随着自动驾驶技术的发展，此类驾驶员状态监测系统（DMS, Driver Monitoring System）已成为高级驾驶辅助系统（ADAS）的重要组成部分，未来有望集成更多情感识别、分心检测、健康监测等功能，构建更加全面的车内智能感知生态。