💡实话实说：

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摘要

近年来，危险驾驶行为引发的交通事故频发，对社会公共安全构成严重威胁。传统的驾驶行为监测主要依赖人工观察或车载传感器，存在实时性差、成本高、覆盖面有限等问题。随着计算机视觉和深度学习的快速发展，基于视频分析的驾驶行为检测技术成为研究热点。YOLO（You Only Look Once）算法因其高效的目标检测能力，在实时监测领域展现出巨大潜力。关键词：危险驾驶行为、计算机视觉、目标检测、交通事故预防、实时监测。

本研究基于Python和卷积神经网络（CNN），设计并实现了一种YOLO危险驾驶行为检测识别系统。系统采用改进的YOLOv5模型，结合自定义数据集进行训练，能够高效识别抽烟、打电话、疲劳驾驶等危险行为。系统架构包括数据采集、预处理、模型训练和实时检测模块，支持多路视频流输入与报警功能。实验结果表明，系统在测试集上的平均精度（mAP）达到92.3%，帧率稳定在30FPS以上，满足实时性需求。关键词：YOLOv5、深度学习、行为识别、实时检测、Python。

数据表

危险行为数据集表

危险行为数据集表用于存储训练和测试所用的图像及标注信息，包括图像路径、标注框坐标及行为类别等属性，结构表如表1所示。

模型训练记录表

模型训练记录表存储训练过程中的超参数和性能指标，便于优化和对比实验，结构表如表2所示。

实时检测日志表

实时检测日志表记录系统运行时的检测结果及报警信息，结构表如表3所示。

博主介绍：

🎓 学术背景与身份
东南大学计算机科学与技术专业在读研究生，CSDN博客专家，资深Java技术实践者。在校期间深度参与实验室前沿项目研发，现为CSDN特邀作者及掘金优质创作者，致力于推动技术知识的传播与分享。
💡 技术专长领域 专精Java企业级开发生态，深度掌握Spring Boot微服务架构、RESTful
API设计、前后端分离最佳实践等现代Web开发技术栈。在学术项目工程化实现方面拥有丰富经验，擅长将理论知识转化为可落地的技术方案。 📊影响力与成就
🔥 全平台技术粉丝累计30万+ 🏆 成功指导并交付毕业设计项目1000+个 ✍️ 输出高质量原创技术文章200+篇 ⭐
GitHub开源贡献获得社区认可5K+星标

系统介绍：

基于Python+CNN的YOLO危险驾驶行为检测识别系统识别系统设计与实现【深度学习+完整数据集+源码】，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（通过AIGC）技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！

项目案例参考：

最后再唠叨一句：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！
遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！