基于改进YOLO的矿卡驾驶员疲劳检测算法

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摘  要： 针对现有疲劳驾驶检测报警不及时、检测精度不高以及需要人为监管的问题，提出一种改进YOLOv5s的疲劳驾驶目标检测算法。该算法使用轻量的EfficientNet骨干网络作为YOLOv5s的主干网络来进行特征提取，使模型参数大幅减少，降低模型的训练时间；同时选用SIoU作为模型的损失函数，优化模型损失计算方法，提升模型的检测精度。（剩余9963字）

试读结束

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