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露天矿卡车司机驾驶行为Yolo-V5检测模型轻量级优化研究
摘要：
随着露天矿卡车的使用范围不断扩大，司机的驾驶行为对工作安全和生产效率至关重要。因此，开展矿卡车司机驾驶行为的监测和优化研究具有重要意义。本文以Yolo-V5检测模型为基础，对其进行轻量级优化研究，提出了一种适用于矿卡车司机驾驶行为检测的模型。通过对实际场景的数据进行训练和测试，验证了该模型在检测准确率和实时性方面的优势。本研究为进一步优化和改进矿卡车司机的驾驶行为提供了技术支持。
关键词：露天矿卡车、司机驾驶行为、Yolo-V5、检测模型、轻量级优化
1.引言
矿卡车作为矿山和建筑行业的重要工具，广泛应用于物料运输和挖掘等工作中。然而，不规范的驾驶行为对工作安全和生产效率带来了潜在的风险。因此，开展司机驾驶行为的监测和优化研究具有重要意义。
2.相关工作
目前，国内外学者提出了多种方法来监测和分析驾驶行为，例如基于视频的驾驶行为分析和基于传感器数据的驾驶行为分析。然而，这些方法往往需要大量的计算资源和复杂的算法模型，难以在实际应用中实现。
3.Yolo-V5检测模型简介
Yolo-V5是一种基于深度学习的目标检测模型，以其快速和高准确性而受到广泛关注。本研究以Yolo-V5为基础，对其进行轻量级优化，以适应矿卡车司机驾驶行为检测的要求。
4.轻量级优化方法
4.1数据预处理
由于矿卡车的驾驶环境复杂多变，对数据预处理的要求较高。本研究采用图像增强技术和数据平衡方法，提高数据质量和数量。
4.2模型结构优化
为了减少模型的参数量和计算复杂度，本研究采用剪枝和蒸馏技术对Yolo-V5模型进行结构优化，并通过适当的训练和调参，保持模型的准确性和泛化能力。
5.实验结果分析
本研究通过对实际场景的数据进行训练和测试，验证了优化后的Yolo-V5模型在矿卡车司机驾驶行为检测中的有效性。实验结果表明，该模型在准确率和实时性方面均有明显提升。
6.结论与展望
本研究以Yolo-V5检测模型为基础，进行了矿卡车司机驾驶行为的轻量级优化研究，提出了一种适用于实际应用的模型。实验结果验证了该模型在检测准确率和实时性方面的优势。未来，我们将进一步探索优化算法和模型结构，提高矿卡车司机驾驶行为检测的效果和性能。