注意力机制下网络货运驾驶员疲劳驾驶识别研究  

作　　者：冯彦乔 谭亮[1] 方晓丽[1] 

机构地区：[1]四川交通职业技术学院

出　　处：《中国物流与采购》2025年第7期40-41,共2页China Logistics & Purchasing

基　　金：四川交通职业技术学院科技项目:网络货运驾驶员人脸识别疲劳驾驶预警技术研究(2021-KJ-01);四川省交通物流发展中心科技项目:四川省交通物流发展状况评价关键指标调查与分析研究(2023-HX-16)。

摘　　要：1.绪论网络货运驾驶员疲劳驾驶是一种严重的安全隐患,可能导致交通事故和人员伤亡。尤其是长途货运司机容易因为连续驾驶时间长、长时间的单调驾驶环境以及不规律的作息时间而出现疲劳驾驶的情况,本论文开发了高效准确的人脸识别算法,能够实时监测驾驶员的面部特征和表情,识别出可能的疲劳驾驶行为。本论文在Canny算法基础上使用YOLOv5检测模型进行训练,通过添加注意力机制来提升识别精准度,结果显示能提升识别精度0.5个点左右。

关 键 词：注意力机制 驾驶员 网络货运 疲劳驾驶 

分 类 号：U491.1[交通运输工程—交通运输规划与管理]