基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为
4. 手势检测：系统可以使用OpenCV中的手势检测算法来检测驾驶员是否在开车过程中玩手机。3. 眼部状态检测：系统使用眼部检测算法来分析驾驶员的眼部状态。通过检测驾驶员的眼睛是否闭合或频繁眨眼，系统可以判断驾驶员是否处于疲劳状态。2. 面部检测：系统利用OpenCV中的人脸检测算法来识别驾驶员的面部区域。这可以帮助系统定位驾驶员的脸部特征，以便进行后续的疲劳检测。基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为
基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为（疲劳+危险行为）预警系统使用YOLOv5+Deepsort实现驾驶员的危险驾驶行为的预警监测
下面是对该系统的简要介绍：
1. 实时视频流获取：系统使用OpenCV库来获取驾驶员的实时视频流。这可以通过连接摄像头或者读取预先录制的视频文件来实现。
2. 面部检测：系统利用OpenCV中的人脸检测算法来识别驾驶员的面部区域。这可以帮助系统定位驾驶员的脸部特征，以便进行后续的疲劳检测。
3. 眼部状态检测：系统使用眼部检测算法来分析驾驶员的眼部状态。通过检测驾驶员的眼睛是否闭合或频繁眨眼，系统可以判断驾驶员是否处于疲劳状态。
4. 手势检测：系统可以使用OpenCV中的手势检测算法来检测驾驶员是否在开车过程中玩手机。通过分析手部的位置和动作，系统可以判断驾驶员是否在操作手机。
5. 视频分析和分类：系统可以对驾驶员的行为进行视频分析和分类。通过训练机器学习模型，系统可以识别驾驶员是否在抽烟或喝水。
6. 警告与提醒：当系统检测到驾驶员在开车过程中玩手机、抽烟或喝水时，可以触发提醒
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