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摘要

随着智能交通系统的快速发展，危险驾驶行为的实时检测与识别成为提升道路安全的重要研究方向。传统的人工监控和基于规则的检测方法效率低下，且难以应对复杂的道路环境。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著进展，为解决这一问题提供了新的思路。本文基于YOLOv5/v8和CNN模型，结合标注数据集，设计了一套高效的危险驾驶行为检测系统。该系统能够实时识别驾驶员的分心驾驶、疲劳驾驶、违规使用手机等多种危险行为，为交通管理部门提供智能化监管工具。关键词包括：危险驾驶行为检测、YOLOv5、YOLOv8、CNN、标注数据集、智能交通系统。

本文提出的系统采用Python3作为开发语言，利用YOLOv5/v8模型实现高效的目标检测，并通过CNN网络对驾驶行为进行细粒度分类。系统支持多种输入源，包括车载摄像头和交通监控视频，能够适应不同场景下的检测需求。标注数据集涵盖了常见危险驾驶行为的多样化样本，确保了模型的泛化能力。系统还提供了可视化界面，便于用户查看检测结果和统计数据。实验表明，该系统在准确率和实时性方面均表现出色，为危险驾驶行为的自动化检测提供了实用解决方案。关键词包括：Python3、目标检测、行为分类、可视化界面、实时性、准确率。

数据表

危险驾驶行为标注数据表：系统开发过程中使用的标注数据集存储了危险驾驶行为的图像和标签信息，行为标识是该表的主键，用于记录驾驶行为的相关特征和标注内容，结构表如表3-1所示。

模型训练日志表：系统训练过程中记录模型参数和性能指标，训练编号是该表的主键，用于追踪模型训练过程中的关键数据，结构表如表3-2所示。

检测结果记录表：系统运行时存储实时检测结果，记录编号是该表的主键，用于保存危险驾驶行为的检测详情，结构表如表3-3所示。

博主介绍：

🎓 江南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
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专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。

系统介绍：

深度学习YOLO危险驾驶行为检测识别系统检测系统源码-Python3+YOLOv5/v8+CNN+标注数据集【含文档】，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：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！