智能疲劳驾驶检测：基于YOLO和深度学习的全流程实现
引言
疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一。为了提高道路安全，及时检测和预警驾驶员的疲劳状态显得尤为重要。本文介绍了一种基于深度学习的疲劳驾驶检测系统。该系统利用YOLO模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行疲劳驾驶检测，并提供了详细的实现步骤和代码。我们将从环境搭建、数据收集与预处理、模型训练、系统实现和用户界面设计等方面进行详细介绍。
系统架构
- 环境搭建
- 数据收集与预处理
- 模型训练
- 系统实现
- 用户界面设计
目录
环境搭建
在开始实现疲劳驾驶检测系统之前，我们需要搭建一个合适的开发环境。本文假设使用Python 3.8或以上版本。
安装基础依赖
首先，安装基础的Python依赖包：
pip install numpy pandas matplotlib opencv-python
安装深度学习框架
我们使用YOLO模型进行疲劳驾驶检测，因此需要安装相关的深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。本文使用PyTorch和Ultralytics的YOLO库。
pip install torch torchvision torchaudio
pip install ultralytics
安装用户界面库
为了实现用户界面，本文使用PyQt5。
pip install PyQt5
验证安装
确保所有包都安装成功，可以通过以下命令验证：
import torch
import cv2
import PyQt5
import ultralytics
print("All packages installed successfully.")
数据收集与预处理
数据集
为了训练一个高精度的疲劳驾驶检测模型，我们需要一个包含驾驶员不同状态（如疲劳、清醒）的数据集。可以使用以下途径收集数据：
- 公开数据集：如Kaggle上的相关数据集。
- 自定义数据集：通过摄像头采集驾驶员图像。
数据标注
使用工具如LabelImg对数据进行标注。标注内容包括疲劳状态的位置（bounding box）和标签（疲劳、清醒）。
# 训练数据集文件结构示例
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
└── labels/
├── train/
└── val/
模型训练
YOLO模型有多个版本，本文选取YOLOv8作为示范，其他版本可以通过相似方法实现。
配置YOLO数据集
首先，创建一个YAML文件来配置数据集信息：
# dataset.yaml
train: path/to/train/images
val: path/to/val/images
nc: 2
names: ['Awake', 'Fatigue']
模型训练代码
使用YOLOv8进行模型训练，假设数据已经按照YOLO的格式进行预处理和标注。
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练的YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8.yaml')
# 配置训练参数
model.train(data='path/to/dataset.yaml', epochs=50, imgsz=640, batch=16)
# 保存训练后的模型
model.save('best.pt')
系统实现
疲劳驾驶检测
利用训练好的模型进行疲劳驾驶检测，并实现视频流的实时检测。
import cv2
from ultralytics import YOLO
# 加载训练好的模型
model = YOLO('best.pt')
# 打开视频流
cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用摄像头作为视频输入
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 检测疲劳状态
results = model(frame)
for result in results:
bbox = result['bbox']
label = result['label']
confidence = result['confidence']
# 画框和标签
cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'{label} {confidence:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
# 显示视频
cv2.imshow('Fatigue Detection', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
用户界面设计
用户界面采用PyQt5实现，提供视频播放和疲劳检测结果显示。
安装PyQt5
pip install PyQt5
界面代码
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QLabel, QPushButton, QFileDialog
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
import cv2
from ultralytics import YOLO
class FatigueDetectionUI(QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
self.initUI()
self.model = YOLO('best.pt')
def initUI(self):
self.setWindowTitle('Fatigue Detection System')
self.layout = QVBoxLayout()
self.label = QLabel(self)
self.layout.addWidget(self.label)
self.button = QPushButton('Open Video', self)
self.button.clicked.connect(self.open_video)
self.layout.addWidget(self.button)
self.setLayout(self.layout)
def open_video(self):
options = QFileDialog.Options()
video_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "Open Video", "", "All Files (*);;MP4 Files (*.mp4)", options=options)
if video_path:
self.detect_fatigue(video_path)
def detect_fatigue(self, video_path):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = self.model(frame)
for result in results:
bbox = result['bbox']
label = result['label']
confidence = result['confidence']
cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'{label} {confidence:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
# 将frame转换为QImage
height, width, channel = frame.shape
bytesPerLine = 3 * width
qImg = QImage(frame.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))
cv2.waitKey(1)
cap.release()
if __name__ == '__main__':
app = QApplication(sys.argv)
ex = FatigueDetectionUI()
ex.show()
sys.exit(app.exec_())
结论与声明
本文介绍了一个基于深度学习的疲劳驾驶检测系统，详细描述了从环境搭建、数据收集与标注、模型训练、系统实现到用户界面设计的全过程。通过结合YOLO模型和PyQt5，我们可以实现一个实时、精确的疲劳驾驶检测系统，为道路安全提供有力支持。
声明：本次博客是简单的项目思路，如果有想要UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）可以联系作者
原文地址：https://blog.csdn.net/a871923942/article/details/140647693
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