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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种基于改进的YOLOv5s的分心驾驶行为检测方法，属于计算机视觉技术领域。解决了驾驶行为中抽烟、喝水及接打电话行为检测精度低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：获取分心驾驶行为数据图片，得到对应的分心驾驶行为数据集，并将该数据集按照9：1的比例分为训练集和验证集；S2：构建分心驾驶行为检测模型；S3：使用分心驾驶行为数据集对改进后的YOLOv5s模型进行训练；S4：通过训练好的模型对分心驾驶行为进行检测。本发明的有益效果为：本发明增强对烟头等小目标物体的检测能力，以及模型的特征融合能力，提高模型的检测精度。
主权项：1.一种基于改进的YOLOv5s的分心驾驶行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取分心驾驶行为数据图片，对每张图片中抽烟、喝水，接打电话行为进行标注，得到对应的分心驾驶行为数据集，并将该数据集按照9：1的比例分为训练集和验证集；S2：对原始的YOLOv5s目标检测模型进行改进，构建分心驾驶行为检测模型；S3：使用分心驾驶行为数据集对改进后的YOLOv5s模型进行训练；S4：通过训练好的模型对分心驾驶行为进行检测，在PC端进行分心驾驶行为检测，查看检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于改进的YOLOv5s的分心驾驶行为检测方法
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