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摘 要：针对面部检测精度不足、车载终端算力限制等问题，提出一种改进YOLOv8的检测算法。首先将MobileNetV3-Small作为主干网络，实现模型轻量化;引入SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制与跨尺度融合模块（Cross-ScaleFeatureFusionModule，CCFM），增强对小目标的检测能力;结合BoT-SORT算法对面部特征进行实时ID追踪;再融合Dlib关键点，根据单位时间内打哈欠数量、点头数、闭眼时间以及PERCLOS值综合判定疲劳。（剩余150字）
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基于改进的YOLOv8轻量化疲劳驾驶检测
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