2026年1月9日
基于深度学习的驾驶行为检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
摘要： 基于深度学习的驾驶行为检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集) 摘要：本文介绍了一套基于YOLO算法的驾驶行为检测系统，采用计算机视觉技术实时识别驾驶员分心、异常姿态等行为。系统具备三区布局界面，支持图片/视频/摄像头多模态检测，并集成语音播报、数据统计和结果导出功能。技术栈采用Python+PyQt5+SQLite，对比分析了YOLOv5/v8/v11/v12模型的性能差异，其中YOLO12n以40.6%mAP精度最优，YOLO11n以56.1ms推理速度最快。系统训练数据包含15类驾驶行为，最终模型在0.5IoU阈值下达到97.4%的mAP准确率。 阅读全文
posted @ 2026-01-09 16:51 Coding茶水间 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)