【摘 要】
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提出一种基于深度学习的改进YOLOv4算法的疲劳驾驶检测。首先通过使用迁移学习将VOC数据集已训练好权重作为预权重进行训练,其次在训练中将框架中的特征金字塔SPP结构前后增加卷积,提高框架对深层特征的提取,再引入空洞卷积技术在不损失图片信息情况下增加卷积输出感受野,增加图片位置信息的获取能力。实验结果表明,改善后的YOLOv4算法在测试中mAP值达到97.29%,相较原YOLOv4算法提高了1.9
【基金项目】
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国家自然科学基金(61705178)项目资助。
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提出一种基于深度学习的改进YOLOv4算法的疲劳驾驶检测。首先通过使用迁移学习将VOC数据集已训练好权重作为预权重进行训练,其次在训练中将框架中的特征金字塔SPP结构前后增加卷积,提高框架对深层特征的提取,再引入空洞卷积技术在不损失图片信息情况下增加卷积输出感受野,增加图片位置信息的获取能力。实验结果表明,改善后的YOLOv4算法在测试中mAP值达到97.29%,相较原YOLOv4算法提高了1.98%,其中对眼睛部位的检测提高了6%。并在检测中加入时延判定,避免其他行为影响结果,使误判概率大大减小。
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