功能:一种采用深度学习技术的疲劳驾驶检测系统,该系统集成了最新的YOLOv8/v5等算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别疲劳驾驶行为。文章深入阐述了YOLOv8/v5算法的机理,并附带了Python语言的实现代码、所需训练数据集,以及基于PySide6框架构建的用户界面(UI)。此外,系统还融合了SQLite数据库的用户管理功能,实现了一键切换YOLOv8/v5模型的便捷操作,以及提供了界面的自定义修改选项。
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此代码资源包为本人在 CSDN 、知乎、博客园等平台上分享的博文:基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的疲劳驾驶检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)中分享的完整代码和资源整合。包含训练数据集、训练代码、UI界面代码、深度学习模型等完整代码。
详细安装教程:(1)Pycharm软件安装教程;(2)Anaconda软件安装教程;(3)Python环境配置教程;
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