【摘 要】
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针对现有的YOLO疲劳驾驶检测算法参数多、计算量大、实车推广困难等问题，提出一种改进的轻量级GBC-YOLOv5疲劳驾驶检测方法。首先，利用Ghost卷积模块实现特征提取；其次，采用Ghost Bottleneck模块来降低计算瓶颈，减少模型参数量和不必要的卷积计算；然后，引入CA注意力机制来增强网络的特征提取能力；最后，通过BiFPN结构来实现多尺度特征的高效融合。对YawDD疲劳驾驶数据集的检
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“模糊循环神经网络和驾驶人疲劳特征空间机理研究”（61873043）； 重庆市自然科学基金项目“基于操作行为的驾驶人疲劳特征学习方法研究”（CSTC2020JCYJ-MSXMX0927）,“面向多模态异构大数据的特征自主学习方法研究”（CSTC2021YCJH-BGZXM0071）；
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针对现有的YOLO疲劳驾驶检测算法参数多、计算量大、实车推广困难等问题，提出一种改进的轻量级GBC-YOLOv5疲劳驾驶检测方法。首先，利用Ghost卷积模块实现特征提取；其次，采用Ghost Bottleneck模块来降低计算瓶颈，减少模型参数量和不必要的卷积计算；然后，引入CA注意力机制来增强网络的特征提取能力；最后，通过BiFPN结构来实现多尺度特征的高效融合。对YawDD疲劳驾驶数据集的检测结果表明，GBC-YOLOv5模型的平均精度均值达到了98.6%,实现了模型轻量化和实时性的平衡。
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