摘要

近年来，随着机动车保有量的快速增长，危险驾驶行为引发的交通事故频发，严重威胁道路交通安全和公众生命财产安全。传统的交通监控手段依赖人工巡查和简单规则检测，难以实现高效、实时的危险驾驶行为识别。深度学习技术的快速发展为这一领域提供了新的解决方案，尤其是基于计算机视觉的行为检测方法，能够通过实时视频分析自动识别危险驾驶行为，如疲劳驾驶、接打电话、抽烟等。利用卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO）构建高效、精准的危险驾驶行为检测系统，成为当前智能交通领域的研究热点。该系统能够减轻人工监控压力，提升交通管理效率，为道路交通安全提供智能化支持。

本研究基于YOLO（You Only Look Once）目标检测算法和深度学习技术，设计并实现了一套危险驾驶行为检测识别系统。系统采用改进的YOLOv5模型，结合自定义数据集进行训练和优化，实现对驾驶员危险行为的实时检测。数据集包含多种危险驾驶场景，如未系安全带、双手脱离方向盘、使用手机等，并通过数据增强技术提升模型的泛化能力。系统支持视频流和静态图像的检测，具备较高的检测精度和实时性，可部署于车载终端或交通监控系统中。实验结果表明，该系统在测试集上的平均精度（mAP）达到90%以上，能够满足实际应用需求。

数据表

危险驾驶行为数据集表

新闻内容编辑过程中创建时间是通过函数自动获取内容，序号是该表的主键，存储危险驾驶行为数据集的相关属性内容，结构表如表1所示。

表1 危险驾驶行为数据集表（DriverBehaviorDataset）

模型训练参数表

新闻内容编辑过程中创建时间是通过函数自动获取内容，序号是该表的主键，存储模型训练过程中的参数配置和性能指标，结构表如表2所示。

表2 模型训练参数表（TrainingParams）

检测结果日志表

新闻内容编辑过程中创建时间是通过函数自动获取内容，序号是该表的主键，存储系统检测结果的详细日志信息，结构表如表3所示。

表3 检测结果日志表（DetectionLog）

博主介绍：

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系统介绍：

开源免费分享Python深度学习+CNN+YOLO YOLO危险驾驶行为检测识别系统识别系统源码|完整数据集+训练代码可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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