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基于深度学习与yolov5的驾驶员危险驾驶行为检测预警系统，在树莓派上部署使用
项目的研究充分运用人工智能深度学习，一旦司机出现危险驾驶行为，树莓派摄像头会及时检测并且发出警报——语音提示、报警灯警示、警告司机已经进入危险驾驶状态，需要休息并集中注意力，并同时自动记录相关数据，以便日后查阅、鉴定。其作用就是监视并提醒司机自身的驾驶状态，对“驾乘者”均给予主动智能的安全保障，减少司机疲劳驾驶和分心驾驶等危险驾驶行为的潜在危害。此系统部署到树莓派移动端，让使用者更加便捷轻便。
关键字：司机危险驾驶行为评估报警系统；深度学习；opencv；pytorch；yolov5；树莓派；arm平台。
#运行：
直接点击main.py文件即可达到预定效果。
#注意：子函数比较多，注意一定要使用源根目录。
#特别提醒：
本项目为个人学习所作，属于个人项目，不得侵权，数据集比较大，想要数据集加我：1466284085
本科院校：郑州轻工业大学
基于深度学习+yolov5设计的驾驶员危险驾驶行为检测预警系统，在树莓派上部署使用.zip（毕设/课设/竞赛/实训/项目开发）
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2024-03-29
10:22:49
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基于深度学习+yolov5设计的驾驶员危险驾驶行为检测预警系统，在树莓派上部署使用.zip（毕设/课设/竞赛/实训/项目开发） （105个子文件） 
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阿齐Archie
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