摘要

近年来，随着汽车保有量的持续增长，道路交通安全问题日益突出，危险驾驶行为成为导致交通事故的主要原因之一。传统的交通监控系统依赖人工巡查和固定摄像头，存在效率低、覆盖面窄、实时性差等问题，难以满足现代交通管理的需求。利用计算机视觉和深度学习技术实现危险驾驶行为的自动检测，具有重要的现实意义和社会价值。关键词：危险驾驶行为、交通安全、计算机视觉、实时检测。

本研究基于YOLO（You Only Look Once）目标检测算法和深度学习技术，设计并实现了一个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，支持对驾驶员抽烟、打电话、未系安全带等危险行为的实时检测与预警。系统包含数据采集、模型训练、检测识别和可视化平台四大模块，实现了高精度、低延迟的检测效果。实验结果表明，系统在测试集上的平均精度（mAP）达到92.3%，能够满足实际应用需求。关键词：YOLOv5、深度学习、实时检测、危险驾驶、行为识别。

数据表

危险行为检测记录表

系统运行过程中，危险行为检测记录表用于存储检测到的危险驾驶行为数据，包括行为类型、检测时间、置信度等信息。该表的主键为detect_id，用于唯一标识每一条检测记录。结构表如表1所示。

表1 危险行为检测记录表（behavior_detect_log）

驾驶员信息表

驾驶员信息表用于存储驾驶员的基本信息，包括姓名、驾照编号等，方便与检测记录关联分析。该表的主键为driver_id，确保驾驶员信息的唯一性。结构表如表2所示。

表2 驾驶员信息表（driver_info）

系统日志表

系统日志表用于记录系统运行状态和异常信息，便于后期维护和分析。该表的主键为log_id，存储系统运行过程中的关键事件。结构表如表3所示。

表3 系统日志表（system_log）

博主介绍：

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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
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系统介绍：

直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我【毕业设计】Python+YOLO+深度学习 YOLO危险驾驶行为检测识别系统检测平台源码+数据集+论文+部署文档（可提供说明文档（通过AIGC）

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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