YOLO算法DMS驾驶员抽烟-打电话-喝水-吃东西检测数据集

YOLOv8和YOLOv5是深度学习中用于目标检测的先进算法，它们在实时性和准确性方面表现出色，适用于各种视频监控和图像处理应用，包括驾驶员行为监测。这些算法通过单次前向传播即可预测图像中的目标位置和类别，使得它们非常适合于实时检测任务，如监测驾驶员是否在抽烟、打电话、喝水或吃东西等分心行为。

对于驾驶员行为的监测，可以利用YOLOv8或YOLOv5来识别驾驶室内的特定行为。例如，通过分析人脸和手部的位置关系、嘴部区域是否有烟雾特征等，可以判断驾驶员是否在抽烟或打电话。此外，模型可以被训练以识别手持物品（如手机、水瓶或食物）的动作，从而检测驾驶员是否在执行这些可能分散注意力的行为。

1. DMS驾驶员抽烟-打电话-喝水-吃东西检测

• 类别

nc: 4
names: [‘drinking’, ‘eating’, ‘mobile use’, ‘smoking’]

• 数据集和模型
• YOLO算法DMS驾驶员抽烟-打电话-喝水-吃东西检测数据集+1万数据集
• YOLOv7算法DMS驾驶员抽烟-打电话-喝水-吃东西分神检测+数据集
• yolov3算法DMS驾驶员抽烟-打电话-喝水-吃东西检测+数据集
• YOLOv8算法DMS驾驶员抽烟-打电话-喝水-吃东西分神检测+数据集
• yolov8算法DMS驾驶员抽烟-打电话-喝水-吃东西分神检测+数据集+pyqt界面

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