基于YOLOv8的驾驶违规行为识别系统及方法
本发明公开了基于YOLOv8的驾驶违规行为识别系统及方法,涉及目标检测识别技术领域,轻量化模型构建模块,用于选择YOLOv8n轻量化模型作为基础架构,通过PyTorch进行部署,并对YOLOv8n轻量化模型进行结构优化;两阶段检测模块,用于设计两阶段检测层,其中,第一层为人脸定位,输出人脸坐标及置信度;第二层基于第一层坐标区域裁剪进行眼部/手持设备识别。本发明通过采用YOLOv8n轻量化模型架构,并结合两阶段检测层设计,能够有效降低误检率,在初训阶段,通过小批量梯度下降优化和动态学习率调整,确保模型在基础场景下快速收敛,精调阶段引入数据增强和混合精度训练,进一步提升模型在复杂场景下的泛化能力。