基于YOLOv5CC的駕駛員疲勞狀態(tài)檢測(cè)

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摘要：利用車載智能系統(tǒng)對(duì)駕駛員行車過(guò)程中的疲勞狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別并預(yù)警，可有效提升交通安全率．針對(duì)駕駛室光線不佳情況下小目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，提出基于YOLOv5CC的駕駛員疲勞狀態(tài)檢測(cè)算法.該算法改進(jìn)YOLOv5中Backbone的C3模塊結(jié)構(gòu)，在模塊中增添卷積層和協(xié)調(diào)注意力，并通過(guò)十字交叉注意力機(jī)制（剩余8166字）