改进的轻量级GBC-YOLOv5疲劳驾驶检测方法

冯世霖、李作进、史蓝洋、陈智能、曹亚男、贺学乐（65-73）

文章摘要

author_cn_name].改进的轻量级GBC-YOLOv5疲劳驾驶检测方法[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2023,25(4):.

改进的轻量级GBC-YOLOv5疲劳驾驶检测方法

DOI：

中文关键词: 疲劳驾驶检测 YOLOv5 轻量化注意力机制加权双向特征金字塔

英文关键词:

基金项目:国家自然科学基金面上项目“模糊循环神经网络和驾驶人疲劳特征空间机理研究”(61873043);重庆市自然科学基金项目“基于操作行为的驾驶人疲劳特征学习方法研究"(CSTC2020JCYJ-MSXMX0927),“面向多模态异构大数据的特征自主学习方法研究”(CSTC2021YCJH-BGZXM0071)

作者	单位
冯世霖、李作进、史蓝洋、陈智能、曹亚男、贺学乐（65-73）	重庆科技学院电气工程学院

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