基于yolov7疲劳驾驶检测

我要开发同款
proginn23005910422023年10月02日
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开发技术python

作品详情

当今社会人民群众的交通出行越来越便捷,然而在享受便捷的同时如何保障交通出行的安全也是无法避开的话题。根据世界卫生组织的调查,因交通事故而死亡的人数逐年增加,这给人民群众的人身安全带来了威胁。引发交通事故的因素有很多,其中酒后驾驶、危险驾驶、疲劳驾驶是主要原因。根据交通安全管理局的数据显示,大约 16%-21%的交通事故是由于疲劳驾驶引起的。本设计实现基于端云算力协同的疲劳驾驶智能识别。利用端侧算力单元与云上算力中心协同,使用训练集训练AI从而实现AI自动识别驾驶人员状态,让车辆能够更准确更迅速的检测疲劳/分神驾驶,及时提醒司机,减少交通事故。设备可以监测司机的神情和动作,譬如正常驾驶、打哈欠、长时间闭眼、打电话、左顾右盼等疲劳/分神行为,当驾驶员产生疲劳状态时,通过声音提醒驾驶员及时休息或更换驾驶员;当驾驶员有分神状态时,通过灯光提醒驾驶员调整姿态;两者兼备时,用声光提醒来避免危险驾驶。为达到以上功能,需协同利用端侧设备和云测平台的算力,选用STM32单片机开发,综合利用到计算机视觉领域的目标检测、关键点检测、图像分类等基础技术,用到剪枝、量化、蒸馏、batch推理等模型方面的优化,以及异步、多线程、pipeline并行等应用层面的优化。助力我国交通事业的发展,提升人民的幸福指数,为和谐社会发展贡献一份力量。
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