【摘 要】
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针对现有的疲劳驾驶检测模型存在精度低、模型体积较大且在低光环境下性能降低等问题，提出一种基于图像增强和人脸状态识别的疲劳驾驶检测模型。首先通过改进YOLOv5s模型用于低照度下人脸检测和关键点定位，在YOLOv5s中引入SCI（Self-Calibrated Illumination）模块对低照度图像进行图像增强；下采样层替换为StemBlock模块，提高特征表达能力；主干网络替换为Shuffle
【基金项目】
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辽宁省教育厅基本科研项目面上项目（LJKMZ20220782）；
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针对现有的疲劳驾驶检测模型存在精度低、模型体积较大且在低光环境下性能降低等问题，提出一种基于图像增强和人脸状态识别的疲劳驾驶检测模型。首先通过改进YOLOv5s模型用于低照度下人脸检测和关键点定位，在YOLOv5s中引入SCI（Self-Calibrated Illumination）模块对低照度图像进行图像增强；下采样层替换为StemBlock模块，提高特征表达能力；主干网络替换为ShuffleNetv2网络，大幅降低模型的参数量和计算量；提出CIBC3（cbam inverted bottleneck）模块代替C3模块，降低噪声对检测的干扰，增强模型的全局感知能力；总损失函数中添加Wingloss损失函数用于人脸关键点回归。之后使用疲劳状态识别网络判断人脸检测模型定位到的眼嘴部位的开闭状态，最后使用评价指标判断疲劳状态。改进后的YOLOv5s模型在DARK FACE数据集上的实验表明，在参数量和计算量上分别下降了62.12%、63.41%的同时精度提高了2.38%。提出的疲劳驾驶检测模型在YawDD正常光照数据集与自建低光照数据集上分别达到了96.07%,94.5%的准确率，优于其他模型且处理单张图像的时间为27ms。验证了提出的疲劳驾驶检测模型在保证正常环境与低光环境下的检测准确率的同时满足实时性要求，且具备能部署在算力有限的边缘计算设备上的能力。
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