基于深度学习的疲劳驾驶检测方法研究文献综述

疲劳驾驶是导致交通事故的重要因素之一，深度学习技术的快速发展为疲劳驾驶检测提供了新的思路和方法。

本文综述了近年来基于深度学习的疲劳驾驶检测方法研究进展，首先介绍了疲劳驾驶的定义、危害、影响因素和生理及行为特征，以及深度学习的基本概念和常用模型；然后，重点概述了基于深度学习的疲劳驾驶检测方法，包括基于面部特征、行为特征和多特征融合的方法；最后，总结了现有方法的优缺点，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：疲劳驾驶检测；深度学习；面部特征；行为特征；多特征融合

1.1疲劳驾驶
疲劳驾驶是指驾驶员在长时间连续驾驶后，出现精神不振、注意力下降、判断力减弱、操作失误增多等现象，从而导致驾驶能力下降，增加交通事故风险的行为。

1.2疲劳驾驶的危害
疲劳驾驶会严重威胁道路交通安全，其主要危害包括：降低驾驶员的反应速度和判断能力，增加交通事故的发生概率。

加重事故后果，疲劳驾驶状态下，驾驶员难以做出正确的避险措施，导致事故更加严重。

造成经济损失，交通事故会带来巨大的经济损失，包括车辆维修、医疗费用、人员伤亡赔偿等。

1.3深度学习
深度学习是一种机器学习方法，其灵感来源于人脑神经网络的结构和功能。

深度学习模型通常由多个非线性变换层组成，能够从大量数据中自动学习特征表示，并在各种任务中取得优异性能。

1.4常用的深度学习模型
卷积神经网络（CNN）：擅长处理图像和视频数据，通过卷积层提取图像特征，在疲劳驾驶检测中常用于面部特征提取和分析。