基于深度学习的疲劳驾驶检测算法研究

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摘要：针对疲劳驾驶检测模型需要的实时性与轻量性，在SSD的基础上提出了SSD-MA网络作为人脸部件检测网络。该网络通过替换原SSD主干网络为MobileNetv3，使得模型參数量骤减，加上AFF注意力特征融合了不同尺寸的特征图，进一步提升了对人眼小目标的检测性能，并结合疲劳参数Peclos可以准确地输出被测人员的疲劳状态。（剩余7902字）

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