计算机毕业设计之基于深度学习的危险驾驶行为识别系统
摘要：基于YOLO检测模块的深度学习系统实现了危险驾驶行为的精准识别，通过实时显示置信度与结果，并支持数据可视化分析，大幅提升交通安全管理水平。系统可应用于交管、驾培及保险领域，提供预警与风险评估，具有广泛社会价值。图5-3展示了核心检测模块。
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基于深度学习的危险驾驶行为识别系统，通过引入YOLO检测模块，实现了对危险驾驶行为的精准识别。用户只需上传图片，系统即可实时显示置信度与识别结果，极大提升了识别效率与准确性。此外，系统还提供数据图表功能，用户可以直观地查看危险驾驶统计与分析类型统计，为交通安全管理提供了有力支持。该系统在深度学习技术的加持下，能够快速准确地识别出多种危险驾驶行为，为驾驶员提供了及时的安全预警，有效降低了交通事故的发生风险。
该系统的应用前景十分广阔，不仅适用于交通管理部门，还可用于驾驶培训、保险公司等领域。通过该系统，交通管理部门可以实时监控道路状况，及时发现并处理危险驾驶行为，提高道路安全水平。同时，驾驶培训机构可以利用该系统对学员进行培训，帮助他们养成良好的驾驶习惯。保险公司则可以根据系统提供的数据，对驾驶员进行风险评估，制定更加合理的保险方案。总之，基于深度学习的危险驾驶行为识别系统，为交通安全管理提供了一种高效、准确的解决方案，具有极高的社会价值和应用前景。
图5-3 yolo检测模块
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