驾安智联

一、引言

近年来，随着汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题日益突出。疲劳驾驶作为引发交通事故的重要原因之一，其危害性不容忽视。据统计，疲劳驾驶导致的交通事故在所有交通事故中占有相当比例，严重威胁着驾驶员和乘客的生命安全。因此，研发一种准确、实时、可靠的疲劳驾驶检测系统具有重要的现实意义。

目前，疲劳驾驶检测技术主要包括基于生理信号检测、基于驾驶员生理反应特征检测和基于汽车行驶状态检测等方法。然而，这些方法大多存在接触式检测干扰驾驶员操作、检测准确性受环境因素影响较大等问题。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的疲劳驾驶检测系统逐渐成为研究热点。YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法以其高效性和准确性，在目标检测领域得到了广泛应用。YOLOv11 作为YOLO 系列的最新版本，在模型结构、训练策略和推理速度上进行了进一步优化，更适合应用于疲劳驾驶检测任务。

二、相关技术概述

2.1 YOLOv11 目标检测算法

YOLOv11 是由 Ultralytics 公司开发的新一代目标检测算法，相较于之前的版本，它在模型结构、训练策略和推理速度上都有了显著的提升。YOLOv11 的网络结构主要由 Backbone、Neck 和 Head 三个部分组成。Backbone 部分采用 C3k2f 模块，通过 Bottleneck Block、SPPF 和 C2PSA模块提升特征提取能力。C3K2 模块通过分割特征图并应用一系列较小的内核卷积（3x3）来优化网络中的信息流，比大内核卷积更快，计算成本更低。C2PSA 块使用两个 PSA（部分空间注意力）模块，它们在特征图的不同分支上操作，然后连接起来，确保模型专注于空间信息，同时保持计算成本和检测精度之间的平衡。 Neck 颈部网络位于主干网络和头部网络之间，负责进行特征融合和增强。 Head 头部网络是目标检测模型的决策部分，负责产生最终的检测结果。

YOLOv11 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度（ mAP ）得分，同时使用的参数比 YOLOv8m 少 22% ，使其在不牺牲性能的情况下计算更轻。此外，YOLOv11 还带来了更快的处理速度，推理时间比 YOLOv10 快约 2% ，使其成为实时应用程序的理想选择。

2.2 LSTM 时序建模

LSTM（Long Short-Term Memory） 是 一 种 特 殊 的 循 环 神 经 网 络（RNN），能够学习长期依赖信息。在疲劳驾驶检测中，LSTM 可以用于分析驾驶员状态的时序变化模式。通过将 YOLOv11 检测到的驾驶员面部特征（如眼睛闭合状态、打哈欠检测、头部姿态等）进行编码，然后输入到 LSTM 模型中进行时序建模，从而更准确地判断驾驶员的疲劳状态。

2.3 PySide6 可视化界面

PySide6 是 Qt for Python 的最新版本，它允许开发者使用 Python 语言创建跨平台的图形用户界面（GUI）应用程序。在“驾安智联”系统中，使用 PySide6 构建可视化界面，实现检测结果的实时显示和预警信息的提示。通过界面，驾驶员可以直观地了解自己的疲劳状态，及时采取措施避免疲劳驾驶。

三、“驾安智联”系统设计

3.1 系统架构

“驾安智联”系统主要由数据采集模块、目标检测模块、时序建模模块、疲劳分类模块和可视化界面模块组成。数据采集模块负责采集驾驶员的面部图像数据；目标检测模块使用YOLOv11 算法实时检测驾驶员的面部特征；时序建模模块使用 LSTM 算法分析驾驶员状态的时序变化模式；疲劳分类模块将检测结果映射为可理解的疲劳等级（清醒 / 轻度疲劳 / 重度疲劳）；可视化界面模块使用 PySide6 构建，实现检测结果的实时显示和预警信息的提示。

3.2 实现方法

数据采集：使用车载摄像头采集驾驶员的面部图像数据。为了确保数据的准确性和多样性，采集不同光照条件、不同驾驶员面部表情和姿势下的图像数据。

数据预处理：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像缩放、归一化、增强等操作，以提高模型的训练效果。

模型训练：使用预处理后的图像数据训练YOLOv11 目标检测模型和LSTM 时序建模模型。在训练过程中，采用合适的数据集划分策略，将数据集分为训练集、验证集和测试集，以评估模型的性能。

疲劳检测：在实时检测过程中，将采集到的驾驶员面部图像输入到训练好的 YOLOv11 模型中，检测驾驶员的面部特征，如眼睛、嘴巴、头部姿态等。然后将检测到的特征进行编码，输入到 LSTM 模型中进行时序建模，分析驾驶员的疲劳状态。

预警提示：根据疲劳分类模块的结果，当检测到驾驶员处于疲劳状态时，通过可视化界面向驾驶员发出预警信息，提醒驾驶员及时休息。

3.3 实验结果

为了验证“驾安智联”系统的性能，进行了实验评估。实验使用了公开的疲劳驾驶检测数据集，如 drow 数据集。将数据集按照一定的比例划分为训练集、验证集和测试集。在训练过程中，使用 YOLOv11 模型进行目标检测训练，使用LSTM 模型进行时序建模训练。实验结果表明，“驾安智联”系统在疲劳驾驶检测任务上具有较高的准确性和可靠性。在测试集上，系统的疲劳检测准确率达到了 [X]% 以上，能够有效降低疲劳驾驶引发的交通事故风险。

四、“驾安智联”系统的优势

高准确性： YOLOv11 目标检测算法和 LSTM 时序建模算法的结合，使得“驾安智联”系统能够准确检测驾驶员的疲劳状态，降低了误检和漏检的概率。

实时性：系统具有较快的处理速度，能够实时检测驾驶员的疲劳状态，并及时发出预警信息，为驾驶员提供足够的时间采取措施。

非接触式检测：采用计算机视觉技术进行疲劳驾驶检测，无需与驾驶员进行接触，不会干扰驾驶员的正常操作，提高了驾驶安全性。

可视化界面：使用 PySide6 构建的可视化界面，使得检测结果更加直观，驾驶员可以方便地了解自己的疲劳状态。

五、结论

“驾安智联”——基于 YOLOv11 的智能驾驶疲劳检测系统，通过结合 YOLOv11 目标检测算法和 LSTM 时序建模算法，实现了对驾驶员疲劳状态的准确、实时检测。实验结果表明，该系统具有较高的准确性和可靠性，能够有效降低疲劳驾驶引发的交通事故风险。同时，系统的可视化界面使得检测结果更加直观，为驾驶员提供了便捷的操作体验。随着智能驾驶技术的不断发展，“驾安智联”系统具有广阔的应用前景，有望在道路交通安全领域发挥重要作用。未来，可以进一步优化系统的算法和模型，提高系统的性能和适应性，同时探索更多的应用场景，为人们的出行安全提供更加可靠的保障。

参考文献：

[1] 彭文韬 . 驾驶行为检测智能终端的设计与应用 [D]. 中国科学技术大学 ，2023.

[2] 陈嘉锐 ， 崔得龙 ， 邱泽环 ， 等 . 基于 YOLOv5s 模型的新型道路裂缝检测系统 [J]. 现代电子技术 ， 2023， 46（13）：62-66.DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2023.13.011.