摘要

随着智能交通系统的快速发展，危险驾驶行为的实时检测成为提升道路安全的关键技术之一。传统的检测方法依赖于人工监控或简单的传感器数据，存在效率低、误报率高的问题。近年来，基于深度学习的计算机视觉技术为危险驾驶行为的自动化识别提供了新的解决方案。YOLO（You Only Look Once）目标检测算法因其高效的实时检测能力被广泛应用于交通监控领域。结合卷积神经网络（CNN）的特征提取能力，可以更准确地识别如打电话、疲劳驾驶、未系安全带等危险行为。该系统通过部署在边缘设备或云端服务器，能够实现对驾驶行为的实时分析与预警，为交通管理部门提供高效的技术支持。

本系统采用Python作为开发语言，结合YOLOv5目标检测框架和CNN分类模型，构建了一套完整的危险驾驶行为检测识别系统。系统利用公开数据集进行训练和测试，优化了模型的检测精度和实时性。部署方案支持多种硬件平台，包括嵌入式设备和服务器集群，确保系统的灵活性和可扩展性。功能上，系统支持多目标跟踪、行为分类和预警日志记录，并通过可视化界面展示检测结果。关键技术包括数据增强、模型压缩和迁移学习，显著提升了小样本场景下的检测性能。实验结果表明，系统在准确率和速度上均优于传统方法，具有较高的实用价值。

数据表

系统配置数据表

系统配置数据表用于存储模型训练和部署的参数设置，包括学习率、批量大小等超参数，以及硬件加速配置信息。结构表如表3-1所示。

行为检测记录表

行为检测记录表存储实时检测到的危险驾驶行为信息，包括行为类型、时间戳和置信度评分。结构表如表3-2所示。

训练数据集信息表

训练数据集信息表记录用于模型训练的数据集元数据，包括数据来源、标注信息和数据量。结构表如表3-3所示。

博主介绍：

🎓 东南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
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专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。

系统介绍：

深度学习YOLO危险驾驶行为检测识别系统检测系统|Python+YOLO+CNN+数据集+完整源码+部署教程，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（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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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！