基于深度學(xué)習(xí)的駕駛行為檢測(cè)研究與應(yīng)用摘要深度學(xué)習(xí)技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)引發(fā)了廣泛的關(guān)注，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，可以對(duì)駕駛員的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過(guò)對(duì)圖片或視頻檢測(cè)標(biāo)記，以判斷出存在的駕駛行為，如疲勞駕駛、分心駕駛等。針對(duì)駕駛安全的實(shí)際場(chǎng)景，本文結(jié)合圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多種技術(shù)，使用通過(guò)在ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的YOLOv5模型，并制作大規(guī)模駕駛數(shù)據(jù)集，以及對(duì)模型進(jìn)行調(diào)用，以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。通過(guò)模型對(duì)駕駛員的面部、肢體動(dòng)作等特征進(jìn)行檢測(cè)，判斷駕駛員的危險(xiǎn)駕駛行為。此外，通過(guò)搭建駕駛行為檢測(cè)系統(tǒng)，將訓(xùn)練好的模型嵌入其中，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)標(biāo)記行為，從而改善駕駛行為。關(guān)鍵詞深度學(xué)習(xí)；駕駛行為檢測(cè)；駕駛數(shù)據(jù)集；YOLOv5算法

ResearchandapplicationofdrivingbehaviordetectionbasedondeeplearningXiAbstractTheapplicationofdeeplearningXitechnologyinvariousfieldshasattractedextensiveattention,throughthedeeplearningXimodel,thedriver'sbehaviorcanbemonitoredinrealtime,andtheexistingdrivingbehaviorscanbejudgedbydetectingandmarkingpicturesorvideos,suchasfatiguedriving,distracteddriving,etc.Inviewoftheactualscenarioofdrivingsafety,thispapercombinesimageprocessingtechnologyandcomputervisionandothertechnologies,usestheYOLOv5modelpre-trainedontheImageNetdataset,andmakesalarge-scaledrivingdataset,andcallsthemodeltoimprovetheaccuracyandrobustnessofdetection.Themodeldetectsthedriver'sface,bodymovementsandotherfeaturestojudgethedriver'sdangerousdrivingbehavior.Inaddition,bybuildingadrivingbehaviordetectionsystem,thetrainedmodelisembeddedinittorealizereal-timedetectionoflabelingbehavior,soastoimprovedrivingbehavior.KeywordsDeeplearning;Driverbehaviordetection;Drivingdataset;YOLOv5algorithm

目錄TOC\o"1-3"\h\u310161緒論 緒論研究背景和意義隨著交通工具的普及和道路網(wǎng)絡(luò)的不斷擴(kuò)展，駕駛行為的質(zhì)量對(duì)道路安全和交通效率產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。不合適的駕駛行為，如疲勞駕駛、分心駕駛、超速和違規(guī)變道，不僅導(dǎo)致了數(shù)以千計(jì)的交通事故，還造成了巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。根據(jù)公安部2022年發(fā)布的數(shù)據(jù)，我國(guó)眾多交通事故中大約有10%～20%的事故是由分心駕駛誘發(fā)的。國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國(guó)內(nèi)外，相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者們?cè)缫堰M(jìn)行了更深入的探索。隨著大型數(shù)據(jù)集的開(kāi)發(fā)和發(fā)布以及計(jì)算機(jī)設(shè)備運(yùn)算能力的逐漸增強(qiáng)，尤其是GPU在解決大量計(jì)算問(wèn)題且并行計(jì)算時(shí)的廣泛使用，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域的不同任務(wù)中獲得了接連成功。此外，深度學(xué)習(xí)的更新和技術(shù)突破，推動(dòng)了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)行為檢測(cè)的研究。目標(biāo)行為檢測(cè)在特定行為識(shí)別中常被直接使用和作為參考，明顯地改善了行為檢測(cè)和識(shí)別時(shí)的性能。在文獻(xiàn)[1]中，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的駕駛行為檢測(cè)系統(tǒng)，包括駕駛行為檢測(cè)系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)與技術(shù)分析、駕駛員疲勞檢測(cè)算法研究與設(shè)計(jì)、駕駛員分心檢測(cè)算法研究與設(shè)計(jì)，以及實(shí)現(xiàn)和可視化展示界面設(shè)計(jì)。在文獻(xiàn)[2]中，設(shè)計(jì)了一個(gè)人臉識(shí)別技術(shù)與監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)控制體系，通過(guò)人臉辨別技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)駕駛員的面部特征以檢測(cè)他們的疲勞狀態(tài)。在文獻(xiàn)[3]中，通過(guò)采集腦電信號(hào)、面部圖像和車(chē)輛行駛車(chē)道圖像，然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合顯著提高疲勞狀態(tài)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。在文獻(xiàn)[4]中，構(gòu)建了一個(gè)基于OpenCV和Keras框架實(shí)現(xiàn)的疲勞檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)使用dlib進(jìn)行人臉檢測(cè)，有效地提高系統(tǒng)識(shí)別后結(jié)果的準(zhǔn)確率，通過(guò)分析與計(jì)算目標(biāo)駕駛員眼睛的縱橫比，判斷駕駛?cè)说拿娌刻卣?，得出目?biāo)駕駛員是否疲憊，在確定檢測(cè)到疲勞駕駛后，能給出語(yǔ)音提示和報(bào)警。在文獻(xiàn)[5]中，使用OpenCV實(shí)現(xiàn)了一個(gè)疲勞駕駛系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用二元線性支持向量機(jī)分類器進(jìn)行分類，以簡(jiǎn)單而快速方式識(shí)別駕駛員是否在疲勞駕駛。這些研究和系統(tǒng)的發(fā)展表明了深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在駕駛行為檢測(cè)和疲勞檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，有望提高道路交通的安全性。研究?jī)r(jià)值與內(nèi)容在駕駛安全的實(shí)際場(chǎng)景中，結(jié)合了圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)。使用在ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的YOLOv5模型，并制作了大規(guī)模的駕駛行為數(shù)據(jù)集來(lái)微調(diào)模型，以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。通過(guò)模型，可以檢測(cè)駕駛員的面部、肢體動(dòng)作等特征行為，從而判斷他們當(dāng)時(shí)的駕駛行為。此外，還搭建了一個(gè)駕駛行為檢測(cè)系統(tǒng)，將訓(xùn)練好的模型嵌入其中，實(shí)現(xiàn)圖片預(yù)測(cè)和視頻實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，從而改善駕駛行為。本文研究?jī)?nèi)容為了更好地保障駕駛員的生命財(cái)產(chǎn)安全，本文設(shè)計(jì)一種基于圖片、視頻分析和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)YOLOv5的駕駛行為檢測(cè)算法的駕駛行為檢測(cè)系統(tǒng)。研究過(guò)程中，通過(guò)使用包含4235張圖片的大規(guī)模駕駛行為數(shù)據(jù)集，其中包含2000張駕駛面部圖、1136張抽煙行為圖、888張打電話行為圖以及211張駕駛過(guò)程中轉(zhuǎn)身圖。為提高數(shù)據(jù)處理效率，采用了Cache文件存放臨時(shí)的數(shù)據(jù)集標(biāo)記點(diǎn)，加快讀寫(xiě)數(shù)據(jù)，以及利用英偉達(dá)提供的針對(duì)英偉達(dá)顯卡的CUDA和cuDNN加速庫(kù)，使之能夠在GPU下對(duì)本次駕駛行為深度學(xué)習(xí)任務(wù)大幅度提高模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程。結(jié)果顯示，模型檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)96.1%，系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中具有較好的效果和推廣前景。可行性研究及需求分析嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)分析駕駛員的行為，包括面部表情、手部動(dòng)作和車(chē)輛操作等研究為我們提供了寶貴的見(jiàn)解，但也面臨著挑戰(zhàn)，如精確性、實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)集的獲取。因此，本論文旨在綜合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，分析已有研究的優(yōu)點(diǎn)和不足，進(jìn)一步深化駕駛行為檢測(cè)領(lǐng)域的研究，以克服現(xiàn)有問(wèn)題，并提出創(chuàng)新性的解決方案。通過(guò)探討駕駛行為檢測(cè)的關(guān)鍵問(wèn)題，主要研究基于深度學(xué)習(xí)的駕駛行為識(shí)別方法研究與應(yīng)用。本項(xiàng)目擬采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器視覺(jué)相結(jié)合的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛?cè)诵袨榈木_快速識(shí)別，提升駕駛?cè)说陌踩c駕駛體驗(yàn)。本項(xiàng)目的研究成果將對(duì)我國(guó)未來(lái)智能交通的發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，從而促進(jìn)我國(guó)道路運(yùn)輸領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展?？尚行匝芯浚?）技術(shù)可行性。①數(shù)據(jù)獲取與處理基于深度學(xué)習(xí)的駕駛行為檢測(cè)需要大量的駕駛數(shù)據(jù)，包括視頻、傳感器數(shù)據(jù)等。技術(shù)上，我們可以采用現(xiàn)有的攝像頭和傳感器設(shè)備來(lái)獲取這些數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但隨著數(shù)據(jù)集的不斷積累和數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)獲取不再是不可逾越的障礙。②算法與模型深度學(xué)習(xí)算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）等技術(shù)多使用在圖像識(shí)別和動(dòng)作檢測(cè)。這些技術(shù)的成熟和開(kāi)源框架的可用性使得開(kāi)發(fā)和調(diào)整駕駛行為檢測(cè)模型變得可行。③實(shí)時(shí)性需求駕駛行為檢測(cè)需要快速的實(shí)時(shí)處理，以及對(duì)不安全行為的即時(shí)響應(yīng)。深度學(xué)習(xí)模型可以在高性能計(jì)算硬件上進(jìn)行加速，以滿足實(shí)時(shí)性需求。此外，模型的輕量化和優(yōu)化可以進(jìn)一步提高實(shí)時(shí)性能。綜合考慮，從技術(shù)可行性的角度來(lái)看，基于深度學(xué)習(xí)的駕駛行為檢測(cè)具備良好的前景。技術(shù)方面已經(jīng)有了充分的支持，可以實(shí)現(xiàn)高效、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的檢測(cè)。（2）經(jīng)濟(jì)可行性。經(jīng)濟(jì)可行性主要部分有：成本與效益。其中，成本有硬件采購(gòu)、軟件開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)收集和分析、人力資源和設(shè)備維護(hù)等方面。同時(shí)，還需要考慮到潛在的額外支出，如數(shù)據(jù)隱私合規(guī)的成本。經(jīng)濟(jì)可行性的另一方面是預(yù)期的收益。駕駛行為檢測(cè)技術(shù)可以在多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用，包括車(chē)輛保險(xiǎn)、駕駛員培訓(xùn)和自動(dòng)駕駛汽車(chē)等。預(yù)期的收益將根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景而異。考慮項(xiàng)目的長(zhǎng)期可持續(xù)性也是經(jīng)濟(jì)可行性的一部分。這包括項(xiàng)目的運(yùn)營(yíng)和維護(hù)成本，以及未來(lái)收益的預(yù)測(cè)。目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的成本主要涵蓋硬件和軟件兩個(gè)方面。硬件方面包括計(jì)算機(jī)設(shè)備等，而軟件方面包括算法開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)集采集和模型訓(xùn)練等方面的費(fèi)用。隨著技術(shù)的進(jìn)步，硬件設(shè)備的價(jià)格越來(lái)越低廉。同時(shí)，由于已有很多成熟的算法和數(shù)據(jù)集，可以減少算法開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)采集的成本。該系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景主要是針對(duì)駕駛行為檢測(cè)領(lǐng)域。因此，需要檢測(cè)的目標(biāo)主要是人的動(dòng)作，需要具備較高的檢測(cè)精度和準(zhǔn)確度，以便進(jìn)行駕駛行為分析等應(yīng)用。在實(shí)際應(yīng)用中可以帶來(lái)實(shí)際的經(jīng)濟(jì)效益，因此，從經(jīng)濟(jì)可行性角度考慮，目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)也是可行的。（3）社會(huì)可行性分析目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)在各行各業(yè)都有廣泛的應(yīng)用，如智能交通、安防監(jiān)控、工業(yè)檢測(cè)等領(lǐng)域。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的需求將會(huì)越來(lái)越大。因此，從社會(huì)可行性角度考慮，目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)也是可行的。需求分析（1）功能性需求該系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景主要是針對(duì)駕駛行為檢測(cè)領(lǐng)域。因此，需要檢測(cè)的主要對(duì)象是駕駛員，需要具備高度的檢測(cè)精度和準(zhǔn)確度，以便進(jìn)行駕駛行為分析和安全監(jiān)控等應(yīng)用。需要采集車(chē)輛內(nèi)部攝像頭的視頻、圖像數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注來(lái)預(yù)處理這些圖像數(shù)據(jù)。為了提高檢測(cè)精度和準(zhǔn)確度，需要使用深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來(lái)進(jìn)行駕駛行為的檢測(cè)和分析。該系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)進(jìn)行駕駛行為檢測(cè)，因此需要具備較高的檢測(cè)速度和精度。為了確保系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，可以采用一些輕量級(jí)的深度學(xué)習(xí)模型，例如MobileNet和YOLO等。應(yīng)用場(chǎng)景分析：疲勞駕駛檢測(cè)：駕駛員狀態(tài)監(jiān)控：經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)的檢測(cè)到視頻流中每一幀圖像的眨眼動(dòng)作頻率以及頭部姿勢(shì)，從而分析出來(lái)駕駛員是否為疲勞駕駛。如果駕駛員的眼睛頻繁閉合或頭部姿勢(shì)異于預(yù)先設(shè)置的閾值，系統(tǒng)會(huì)發(fā)出聲音或視覺(jué)警告?；诿娌勘砬榈臋z測(cè)：系統(tǒng)還可以使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)分析駕駛員的面部表情，檢測(cè)出疲勞跡象，例如閉眼、頻繁打哈欠等。分心駕駛檢測(cè)：對(duì)象識(shí)別：與疲勞檢測(cè)類似，使用標(biāo)記后的手機(jī)、平板電腦、吸煙等圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，訓(xùn)練后的模型就能夠自動(dòng)進(jìn)行視頻分析，從而檢測(cè)視頻流中每幀圖像中是否包含手機(jī)、平板電腦、吸煙等物體，從而判斷出為分心駕駛行為。警告和記錄：系統(tǒng)會(huì)記錄分心駕駛行為的時(shí)間和位置，并發(fā)出警告以提醒駕駛員專注于駕駛?cè)蝿?wù)。圖2.1用例圖超速檢測(cè)：車(chē)速監(jiān)測(cè)：通過(guò)分析車(chē)輛前部攝像頭的視頻，系統(tǒng)可以測(cè)量車(chē)輛的實(shí)際速度。此數(shù)據(jù)會(huì)與道路上的限速標(biāo)志進(jìn)行比較。速度超限警報(bào)：如果車(chē)輛超出道路的限速，系統(tǒng)將發(fā)出警報(bào)以提醒駕駛員。同時(shí)，數(shù)據(jù)也被記錄下來(lái)，以供后續(xù)使用。疲勞駕駛預(yù)防：實(shí)時(shí)警報(bào)：當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到疲勞駕駛行為時(shí)，它會(huì)向駕駛員發(fā)出警報(bào)，如聲音或振動(dòng)，以提醒他們采取措施，如休息。駕駛?cè)罩荆厚{駛?cè)罩究捎涗涶{駛時(shí)間和非駕駛時(shí)間。以確保他們遵守法規(guī)。安全駕駛培訓(xùn)：實(shí)時(shí)反饋：駕駛員可以在駕駛過(guò)程中收到實(shí)時(shí)反饋，包括不良行為的警告和建議。這有助于他們改進(jìn)駕駛技能。分析和改進(jìn)：駕駛員和培訓(xùn)員可以在后期分析駕駛行為數(shù)據(jù)，了解弱點(diǎn)，制定改進(jìn)計(jì)劃。車(chē)隊(duì)管理和監(jiān)控：駕駛員評(píng)分：系統(tǒng)可為每個(gè)駕駛員分配評(píng)分，以反映其駕駛行為的表現(xiàn)。這有助于車(chē)隊(duì)管理人員識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)駕駛員并提供培訓(xùn)。實(shí)時(shí)監(jiān)控：系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)監(jiān)控功能，車(chē)隊(duì)管理人員可以追蹤車(chē)隊(duì)中每輛車(chē)的位置和行為。（2）非功能性需求系統(tǒng)必須具備高度穩(wěn)定性和可靠性，同時(shí)易用且可擴(kuò)展。例如，要能夠長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行，保持低故障率，且容易維護(hù)；同時(shí)需要易于使用和擴(kuò)展，以滿足不同用戶的需求。為了控制系統(tǒng)的成本，可以選擇一些開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)算法和軟件工具，例如TensorFlow和OpenCV等。同時(shí)，可以通過(guò)合理的硬件配置和軟件優(yōu)化等方式，以降低系統(tǒng)的成本和復(fù)雜度。系統(tǒng)設(shè)計(jì)軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)駕駛行為檢測(cè)系統(tǒng)具備以下核心功能：1、用戶登錄；2、人員管理（包括添加和導(dǎo)出）；3、圖片上傳與檢測(cè)；4、視頻上傳與檢測(cè)。通過(guò)登錄界面訪問(wèn)系統(tǒng)，管理員可在人員管理界面添加用戶并導(dǎo)出用戶名單。系統(tǒng)支持用戶上傳圖片和視頻信息，然后自動(dòng)進(jìn)行相關(guān)檢測(cè)，提供檢測(cè)結(jié)果信息。這些功能使系統(tǒng)具備了用戶管理、圖像和視頻處理的能力，適用于駕駛行為檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景。系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)在整個(gè)駕駛行為檢測(cè)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、特征提取與行為檢測(cè)、模型訓(xùn)練與評(píng)估、模型優(yōu)化都是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)都需要經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)和調(diào)整，以確保系統(tǒng)能夠高效而準(zhǔn)確地識(shí)別駕駛行為。圖3.1整體架構(gòu)圖以下是較關(guān)鍵的幾個(gè)步驟：①實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建：搭建適當(dāng)?shù)挠布蛙浖h(huán)境，以確保系統(tǒng)能夠有效運(yùn)行，包括python開(kāi)發(fā)環(huán)境、Django框架、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)軟件、GPU加速、以及深度學(xué)習(xí)框架。②數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：搜集跟駕駛行為相關(guān)的數(shù)據(jù)，如圖像或視頻。這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、圖像校正等步驟來(lái)方便分析。③數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理：保存采集到的駕駛行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要按照不同的類別進(jìn)行管理。④特征提取與行為檢測(cè)：用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)方法，從圖像和視頻中抽取特征。卷積層與池化層共同組成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征抽取模塊。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核心與局部鄰近的卷積核心相連，并且在相同的層次上共享權(quán)重，各卷積層卷積計(jì)算后的特征可以進(jìn)一步編碼，以捕獲駕駛行為的關(guān)鍵信息。卷積后的特征經(jīng)過(guò)線性層的計(jì)算后，可以分類得到不同的駕駛行為，如基于眨眼等疲勞駕駛行為；轉(zhuǎn)身、吸煙和打電話等分心駕駛行為。⑤數(shù)據(jù)上傳及結(jié)果可視化：利用Django架構(gòu)建立應(yīng)用程序，通過(guò)web界面呈現(xiàn)模型的檢測(cè)結(jié)果，以便用戶直觀查看和分析，達(dá)到可視化效果。系統(tǒng)工作流程設(shè)計(jì)首先，從互聯(lián)網(wǎng)中獲取各類別駕駛行為的圖片及數(shù)據(jù)集；其次，去除臟數(shù)據(jù)，并采用LabelImg工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注；緊接著使用標(biāo)記后的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練YOLOv5算法，并對(duì)駕駛行為圖像進(jìn)行檢測(cè)。若識(shí)別準(zhǔn)確度未達(dá)到90%以上，則對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，直至準(zhǔn)確率達(dá)標(biāo)。準(zhǔn)確率合格后，構(gòu)建應(yīng)用程序，將YOLOv5模型嵌入到后臺(tái)中，通過(guò)web界面提交數(shù)據(jù)并返回預(yù)測(cè)結(jié)果，最終在界面內(nèi)呈現(xiàn)標(biāo)記的結(jié)果行為。圖3.2總體流程圖數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)實(shí)現(xiàn)根據(jù)每個(gè)用戶需求關(guān)系，運(yùn)用綜合分析和抽象的分析方法，將其中的關(guān)系和需要變成能反應(yīng)當(dāng)前項(xiàng)目的DBMS概念模型。在建立數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程中，首先要按照需求畫(huà)出一個(gè)E-R圖表，這個(gè)E-R圖表能夠顯示出各個(gè)應(yīng)用或系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)的功能與需求。在此基礎(chǔ)上，對(duì)原始E-R圖作一系列的調(diào)整與優(yōu)化，以消除可能存在的缺陷與沖突。由于概念模式旨在達(dá)到使用者的要求，所以在此流程中并沒(méi)有具體的軟硬件細(xì)節(jié)。因此，我們?cè)鯓硬拍芨咝У乇硎境鲇脩舻男枰惋@得尤為重要了。規(guī)劃的實(shí)體包括：管理員、用戶、圖片、視頻、圖像檢測(cè)結(jié)果和視頻檢測(cè)結(jié)果。主要實(shí)體的實(shí)體屬性如下所述：1、管理員實(shí)體：3.3管理員實(shí)體屬性圖2、用戶實(shí)體：3.4用戶實(shí)體屬性圖3、圖片實(shí)體：3.5圖片實(shí)體屬性圖4、圖像檢測(cè)結(jié)果實(shí)體：3.6圖像檢測(cè)結(jié)果實(shí)體屬性圖5、視頻實(shí)體：3.7視頻實(shí)體屬性圖6、視頻檢測(cè)結(jié)果實(shí)體：3.8視頻檢測(cè)結(jié)果實(shí)體屬性圖7、表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)表3.1人員信息表字段名字段類型字段說(shuō)明idbigint主鍵typeint用戶or管理員namebigint用戶名psdvarchar密碼telvarchar電話號(hào)碼create_timedatetime用戶創(chuàng)建時(shí)間表3.2視頻圖像信息表字段名字段類型字段說(shuō)明idbigint主鍵file_namevarchar文件名稱file_typeint文件上傳的屬于視頻，還是圖像file_suffixvarchar文件后綴名字file_urlvarchar文件路徑creatorbigint上傳人create_timedatetime上傳時(shí)間detect_resultbigint檢測(cè)結(jié)果id表3.3檢測(cè)結(jié)果表字段名字段類型字段說(shuō)明idbigint主鍵detect_resultvarchar檢測(cè)結(jié)果系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具介紹YOLO系列目標(biāo)檢測(cè)算法簡(jiǎn)介YOLO(YouLookOnlyOnce)[6]目標(biāo)檢測(cè)算法是最先出現(xiàn)的一階段目標(biāo)檢測(cè)算法，骨干網(wǎng)絡(luò)采用類似于GoogLeNet的結(jié)構(gòu)，使用單元格的概念，首先將整幅圖像劃分成S×S的網(wǎng)格，若存在目標(biāo)中心點(diǎn)落在網(wǎng)格上，則此網(wǎng)格負(fù)責(zé)對(duì)該目標(biāo)的檢測(cè)，當(dāng)網(wǎng)格對(duì)目標(biāo)預(yù)測(cè)出B個(gè)邊界框時(shí)，每一個(gè)邊界框帶有參數(shù)(x,y,w,h)和置信度c，如果數(shù)據(jù)集的類別個(gè)數(shù)C，那么該算法的輸出通道維度就是（B×5+C）。通過(guò)劃分網(wǎng)格可以將圖像一次性送入網(wǎng)絡(luò)中，從而由特征圖進(jìn)行多個(gè)網(wǎng)格的檢測(cè)，減少了網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量，提升了網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算速度，但是該算法仍然存在一些缺點(diǎn)，第一，兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法高于算法的檢測(cè)精度。第二，當(dāng)圖像中出現(xiàn)多個(gè)重疊的小目標(biāo)時(shí)，檢測(cè)的效果相對(duì)來(lái)說(shuō)比較差，YOLO目標(biāo)檢測(cè)算法的流程如圖2.2所示。圖4.1YOLO檢測(cè)算法流程圖YOLOv5[7]算法進(jìn)行了很多創(chuàng)新，主要包括兩個(gè)方面，第一：不增加原有網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的前提下，使模型準(zhǔn)確度提升的方法，例如Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)，對(duì)輸入圖片幾何變換，改進(jìn)損失函數(shù)等。第二：增加少許模型復(fù)雜度，但能顯著提升模型準(zhǔn)確度的方法，例如改進(jìn)激活函數(shù)，使用SPP增大模型的感受野等。設(shè)計(jì)了C3骨干特征網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)block都按照特征圖的Channel維度被分成了兩個(gè)部分，一個(gè)部分是用堆疊殘差層來(lái)提取深層特征，另一個(gè)部分則是用concat來(lái)將特征信息拼接到這個(gè)block的輸出上，這樣就可以從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的角度來(lái)解決計(jì)算量過(guò)大的問(wèn)題。YOLOv5算法Neck結(jié)構(gòu)開(kāi)始將FPN和PAN兩種特征融合方式都被整合到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，F(xiàn)PN以自頂向下的方式，通過(guò)上采樣逐步獲取更高層信息，而PAN則采用自底向上的方式，添加了一條下采樣的分支，提升了網(wǎng)絡(luò)的特征融合能力，最終將他們的結(jié)果拼接起來(lái)繼續(xù)操作。數(shù)據(jù)標(biāo)注工具簡(jiǎn)介數(shù)據(jù)標(biāo)注工具能夠幫助對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，并在標(biāo)簽中標(biāo)注出目標(biāo)物體的位置和類別信息。比較常用的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具包括LabelImg、RectLabel、CVAT等。LabelImg在Python中是一款開(kāi)源的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，多用于圖像標(biāo)注，標(biāo)注格式多樣化。它簡(jiǎn)單、易用和功能強(qiáng)大。在標(biāo)注數(shù)據(jù)方面具有很高的準(zhǔn)確性和很快的速度。Python編程語(yǔ)言簡(jiǎn)介Python因其簡(jiǎn)單、易學(xué)、功能強(qiáng)大且生態(tài)豐富的特性，常用于目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)。GPU加速簡(jiǎn)介由于目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練和推理需要大量的計(jì)算資源，在GPU進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的計(jì)算，可以大幅提升訓(xùn)練和推理的速度。本文使用NVIDIA提供的CUDA編程模型和cuDNN加速庫(kù)，來(lái)達(dá)到使用GPU進(jìn)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)，用來(lái)提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率，進(jìn)行模型推理加速。深度學(xué)習(xí)框架簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)框架是用于開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型的軟件庫(kù)。目前的深度學(xué)習(xí)框架常用的有：PyTorch、Caffe、TensorFlow等，而本此選擇了PyTorch框架用于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型。算法模型實(shí)現(xiàn)駕駛行為檢測(cè)系統(tǒng)YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)模型如下圖所示：圖4.2YOLOv5網(wǎng)絡(luò)中結(jié)構(gòu)圖其中卷積計(jì)算如公式（4.3）所示：f圖4.3卷積計(jì)算圖目標(biāo)檢測(cè)具體流程如下：1）預(yù)處理：對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理以及數(shù)據(jù)增強(qiáng)，需要設(shè)置各種圖像增強(qiáng)的參數(shù)。圖4.4數(shù)據(jù)預(yù)處理參數(shù)設(shè)置2）特征提取：將預(yù)處理后的圖像送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，提取淺層的細(xì)節(jié)紋理特征和深層的語(yǔ)義特征。其中，卷積操作檢測(cè)圖像中的邊緣和紋理之類的低級(jí)特征，而池化操作去提取圖像的平移不變性。兩者交替出現(xiàn)，構(gòu)成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取。如上圖中Backbone部分所示。通過(guò)步長(zhǎng)為2的Conv層實(shí)現(xiàn)下采樣，增大網(wǎng)絡(luò)感受野；通過(guò)多個(gè)C3層的堆疊，提取各種感受野下的潛在特征。圖4.5C3模塊3）特征融合：如上圖的Neck部分所示，通過(guò)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)PAN和路徑聚合網(wǎng)絡(luò)PAN對(duì)特征圖進(jìn)行融合。其中，F(xiàn)PN通過(guò)將Backbone網(wǎng)絡(luò)學(xué)到的深層語(yǔ)義信息傳遞到淺層細(xì)節(jié)紋理特征中；PAN則可以將特征再次融合，提取更多的圖像潛在特征。PAN和FPN可以更好的去整合高層和底層的特征信息，通過(guò)將特征信息送入后續(xù)的頭部網(wǎng)絡(luò)(HeadNetwork)，從而生成目標(biāo)框與類別。圖4.6YOLOv5中特征融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)4）目標(biāo)預(yù)測(cè)：如上圖Head部分所示，三個(gè)檢測(cè)頭會(huì)根據(jù)融合后的特征圖分辨率把原圖劃分為S×S的網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格設(shè)置三個(gè)尺寸的預(yù)設(shè)框，分別預(yù)測(cè)目標(biāo)的類別和位置信息。此步驟會(huì)檢測(cè)出大量的目標(biāo)。通過(guò)該步驟，讓模型能在輸入圖像中的不同區(qū)域預(yù)測(cè)目標(biāo)信息。圖4.7邊界框預(yù)測(cè)5）非極大值抑制：非極大值抑制（NMS）用于防止三個(gè)檢測(cè)頭對(duì)同一目標(biāo)進(jìn)行重復(fù)檢測(cè)。在Head部分檢測(cè)到大量目標(biāo)會(huì)，進(jìn)行非極大值抑制（NMS），即刪除置信度較低的檢測(cè)框，僅保留具有最高置信度的檢測(cè)框。#ApplyNMSpred=non_max_suppression(pred,opt.conf_thres,opt.iou_thres,classes=opt.classes,agnostic=opt.agnostic_nms)6）輸出結(jié)果：使用OpenCV圖像處理庫(kù)，把最后的檢測(cè)結(jié)果，檢測(cè)框的位置和類別信息體現(xiàn)在圖像上。#ApplyClassifierifclassify:pred=apply_classifier(pred,modelc,img,im0s)fori,detinenumerate(pred):#detectionsperimageifwebcam:#batch_size>=1p,s,im0,frame=path[i],'%g:'%i,im0s[i].copy(),dataset.countelse:p,s,im0,frame=path,'',im0s,getattr(dataset,'frame',0)p=Path(p)#toPathsave_path=str(save_dir/)#img.jpgtxt_path=str(save_dir/'labels73'/p.stem)+(''ifdataset.mode=='image'elsef'_{frame}')#img.txts+='%gx%g'%img.shape[2:]#printstringgn=torch.tensor(im0.shape)[[1,0,1,0]]#normalizationgainwhwhiflen(det):#Rescaleboxesfromimg_sizetoim0sizedet[:,:4]=scale_coords(img.shape[2:],det[:,:4],im0.shape).round()forcindet[:,-1].unique():n=(det[:,-1]==c).sum()#detectionsperclasss+=f"{n}{names[int(c)]}{'s'*(n>1)},"#addtostringifsave_imgorview_img:#Addbboxtoimagelabel=f'{names[int(cls)]}{conf:.2f}'plot_one_box(xyxy,im0,label=label,color=colors[int(cls)],line_thickness=3)font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(im0,str(len(det)),(50,300),font,10,(0,0,0),10)print(len(det))應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)用戶登錄界面：圖4.8用戶登錄界面圖圖片與視頻上傳檢測(cè)界面：圖4.9圖片與視頻上傳檢測(cè)界面圖圖片與視頻上傳檢測(cè)結(jié)果界面：圖4.10圖片上傳預(yù)測(cè)結(jié)果界面圖系統(tǒng)評(píng)測(cè)指標(biāo)分析本次系統(tǒng)設(shè)計(jì)分為兩階段，一階段為訓(xùn)練一個(gè)能準(zhǔn)確檢測(cè)張口、閉口、睜眼、閉眼、吸煙與轉(zhuǎn)頭的目標(biāo)檢測(cè)模型，二階段為使用Django框架完成Web網(wǎng)頁(yè)制作，通過(guò)接口調(diào)用的方式將檢測(cè)模型嵌入進(jìn)去。首先，從互聯(lián)網(wǎng)中獲取各類別駕駛行為的圖片及數(shù)據(jù)集；其次，去除臟數(shù)據(jù)，并采用LabelImg工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注；緊接著使用標(biāo)記后的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練YOLOv5算法，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)96.1。開(kāi)始構(gòu)建應(yīng)用程序，將YOLOv5模型嵌入到后臺(tái)中，通過(guò)web界面提交數(shù)據(jù)并返回檢測(cè)的標(biāo)記結(jié)果。代碼調(diào)試1）硬件環(huán)境：使用NVIDIA提供的CUDA編程模型和cuDNN加速庫(kù)，來(lái)達(dá)到在GPU上實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的計(jì)算加速，從而加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理。2）軟件環(huán)境：對(duì)PyTorch深度學(xué)習(xí)框架以及Django框架進(jìn)行安裝和配置，并對(duì)常用的Python第三方庫(kù)，如Numpy、Pandas、Matplotlib等安裝和配置，如此以來(lái)更容易對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和可視化。3）數(shù)據(jù)集：網(wǎng)上搜集相關(guān)圖片，其中總數(shù)據(jù)量有4235張圖片，包含了2000張駕駛面部圖，1136抽煙行為圖，888張打電話行為圖和211張駕駛過(guò)程中轉(zhuǎn)身圖。經(jīng)過(guò)LabelImg工具后，得到的是VOC格式的數(shù)據(jù)集，并不能直接使用，所以需要寫(xiě)腳本，將VOC格式數(shù)據(jù)集標(biāo)注信息轉(zhuǎn)為YOLO格式標(biāo)注信息。4）模型文件：直接使用自己建的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，在測(cè)試集上的最終檢測(cè)始終無(wú)法達(dá)到90%以上，所以查閱資料發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)集與訓(xùn)練后的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)更易達(dá)到更好的檢測(cè)結(jié)果，所使用的backbone網(wǎng)絡(luò)是從網(wǎng)上下載且在ImageNet數(shù)據(jù)集上經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練處理。隨后，加載了預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重，并凍結(jié)網(wǎng)絡(luò)的所有層，除了最后一層。這樣做是為了保留在ImageNet上學(xué)到的通用特征。最后一層再使用自己制作的數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，從而使得深度學(xué)習(xí)模型最終檢測(cè)結(jié)果達(dá)到90%以上。測(cè)試軟件測(cè)試就是要找出軟件產(chǎn)品中最多的缺陷問(wèn)題。由于現(xiàn)實(shí)中有很多不確定的意見(jiàn)或意見(jiàn)，這些意見(jiàn)都會(huì)對(duì)測(cè)試的有效性產(chǎn)生很大的影響。因此，必須對(duì)所有可能的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，以確保產(chǎn)生正確的結(jié)果測(cè)試環(huán)境1）硬件環(huán)境：一臺(tái)性能較好的計(jì)算機(jī)或服務(wù)器，配備有GPU加速器，能夠支持深度學(xué)習(xí)模型的運(yùn)行和測(cè)試。GPU加速器的顯存滿足模型訓(xùn)練和測(cè)試的需求，同時(shí)具有足夠的存儲(chǔ)空間用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集和模型文件。2）軟件環(huán)境：軟件環(huán)境的搭建包括對(duì)PyTorch深度學(xué)習(xí)框架和Django框架進(jìn)行安裝配置，以及安裝配置常用的Python第三方庫(kù)，如Numpy、Pandas、Matplotlib等。如此以來(lái)更容易對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和可視化。3）數(shù)據(jù)集：在測(cè)試環(huán)境中，為測(cè)試和校驗(yàn)組準(zhǔn)備相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集。測(cè)試集更夠評(píng)估訓(xùn)練完成后保存的最優(yōu)模型，驗(yàn)證集則能夠在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)模型當(dāng)前效果進(jìn)行驗(yàn)證。4）模型文件：測(cè)試環(huán)境保存已經(jīng)訓(xùn)練好的模型文件，以便在測(cè)試中加載模型文件并進(jìn)行測(cè)試。5）評(píng)估指標(biāo)：在測(cè)試環(huán)境中，通過(guò)選擇準(zhǔn)確率、召回率和mAP值來(lái)評(píng)估模型性能，并根據(jù)網(wǎng)頁(yè)端各頁(yè)面調(diào)用情況判斷系統(tǒng)有無(wú)缺陷。本文選擇的模型評(píng)價(jià)指標(biāo)目標(biāo)行為檢測(cè)是指對(duì)視頻序列中的目標(biāo)對(duì)象的動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別和檢測(cè)。評(píng)價(jià)目標(biāo)行為檢測(cè)任務(wù)的指標(biāo)通常需要考慮到動(dòng)作的類別、時(shí)序信息以及目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。在駕駛行為檢測(cè)對(duì)動(dòng)作進(jìn)行類別劃分。計(jì)算公式為：Precision=其中，TP是真正例的數(shù)量，F(xiàn)P是假正例的數(shù)量。召回率是所有真正的正例中，被預(yù)測(cè)為正例的比例，計(jì)算公式為:Recall=其中，F(xiàn)N是假反例的數(shù)量。這兩個(gè)指標(biāo)可以幫助理解模型的性能，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。在駕駛行為檢測(cè)研究與應(yīng)用中，精度衡量了在預(yù)測(cè)的行為中有多少是正確的，高精度代表模型較少將非識(shí)別類別錯(cuò)誤分類為系統(tǒng)識(shí)別駕駛行為。高召回代表模型能更好的捕捉到真實(shí)的駕駛行為。平均精確度均值幫助評(píng)估模型在不同類別上的性能，并對(duì)檢測(cè)準(zhǔn)確度進(jìn)行綜合比較。性能測(cè)試1）處理速度測(cè)試：通過(guò)對(duì)系統(tǒng)使用不同分辨率和大小的駕駛行為圖像進(jìn)行測(cè)試，記錄系統(tǒng)處理時(shí)間，以評(píng)估其處理速度。本次實(shí)驗(yàn)硬件配置如下：CPU為Intel(R)_Core(TM)_i5-8300H_CPU_@_2.30GHz，顯卡為NVIDIAGeForceGTX1050Ti，操作系統(tǒng)為Windows10。在上述實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下，系統(tǒng)的FPS達(dá)到30，驗(yàn)證了系統(tǒng)具有一定的實(shí)時(shí)檢測(cè)的能力。2）模型精度測(cè)試：測(cè)試系統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)模型精度，通過(guò)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)中包含的精確度和召回率等指標(biāo)。以評(píng)估系統(tǒng)的模型精度。圖4.12檢測(cè)結(jié)果分析圖本系統(tǒng)在評(píng)價(jià)Precision（精確度）和Recall（召回率）兩方面分別取得了95.7%和94.2%。在能綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)性能的mAP（平均精確度均值）指標(biāo)上，系統(tǒng)達(dá)到了96.1%，說(shuō)明其性能符合預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)。部分檢測(cè)結(jié)果展示如下圖。圖4.13部分檢測(cè)結(jié)果圖3）系統(tǒng)整體測(cè)試：通過(guò)幾次試驗(yàn)，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，基本達(dá)到了