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一、引言
随着交通运输行业的快速发展，道路交通安全问题日益凸显。疲劳驾驶作为导致交通事故的重要因素之一，受到了广泛的关注。传统的疲劳驾驶检测方法多依赖于驾驶员的生理指标或车辆行为分析，但这些方法往往存在实时性差、成本高、易受干扰等问题。近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于视频的疲劳驾驶检测方法逐渐成为研究的热点。
本文基于台湾国立清华大学的NTHU-DDD（Driver Drowsiness Detection）数据集，研究了一种新型的疲劳驾驶与打哈欠检测模型。该数据集包含了白天和黑夜两种场景下的正常驾驶和疲劳驾驶视频，图像帧像素格式为640像素×480像素，每段视频平均60秒左右，每秒取15帧（黑夜）或30帧（白天）。然而，原始数据集的标签仅包含正常和疲劳两种状态，无法满足本文模型输出正常、疲劳和打哈欠三种状态的需求。因此，本文首先对数据集进行了重新标注，将疲劳状态细分为疲劳和打哈欠两种状态，并基于此数据集训练了疲劳驾驶与打哈欠检测模型。
二、相关工作
（一）疲劳驾驶检测研究现状
疲劳驾驶检测是一个复杂的问题，涉及驾驶员的生理、心理和行为等多个方面。目前，疲劳驾驶检测方法主要包括基于生理指标的方法、基于车辆行为的方法和基于计算机视觉的方法。其中，基于计算机视觉的方法因其非接触性、实时性和成本低廉等优点而受到广泛关注。基于计算机视觉的疲劳驾驶检测方法主要包括眼睛状态检测、头部姿态检测和面部表情识别等。
（二）打哈欠检测研究现状
打哈欠是疲劳驾驶时常见的行为之一，因此打哈欠检测也被广泛应用于疲劳驾驶检测中。目前，打哈欠检测方法主要包括基于图像处理的方法和基于深度学习的方法。基于图像处理的方法通常通过提取嘴巴区域的特征来判断是否打哈欠，但这种方法容易受到光照、遮挡等因素的影响。基于深度学习的方法则通过训练神经网络模型来识别打哈欠行为，具有更高的准确性和鲁棒性。
三、数据集处理与标签制作
（一）数据集概述
NTHU-DDD数据集是一个包含正常驾驶和疲劳驾驶视频的数据集，涵盖了白天和黑夜两种场景。该数据集的图像帧像素格式为640像素×480像素，每段视频平均60秒左右，每秒取15帧（黑夜）或30帧（白天）。数据集包含了戴眼镜、不戴眼镜、打哈欠、低头等多种动作，为疲劳驾驶检测模型的训练提供了丰富的样本。
（二）标签制作
由于原始数据集的标签仅包含正常和疲劳两种状态，无法满足本文模型输出正常、疲劳和打哈欠三种状态的需求。因此，本文首先对数据集进行了重新标注。具体步骤如下：
观看原始视频，记录每个视频帧中驾驶员的状态（正常、疲劳或打哈欠）。
根据记录的状态，对视频帧进行标注。对于疲劳状态的视频帧，需要进一步判断是否为打哈欠行为。如果是打哈欠行为，则标注为2（打哈欠）；否则标注为1（疲劳）。
将标注结果保存为新的标签文件，用于后续模型的训练。
四、疲劳驾驶与打哈欠检测模型设计
（一）模型架构
本文设计的疲劳驾驶与打哈欠检测模型采用了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的架构。CNN用于提取视频帧中的空间特征，LSTM用于捕捉视频帧之间的时间依赖关系。具体而言，模型首先使用CNN对输入的视频帧进行特征提取，然后将提取的特征送入LSTM中进行时序建模，最后通过全连接层输出驾驶员的状态（正常、疲劳或打哈欠）。
（二）模型训练与优化
在模型训练过程中，本文采用了交叉熵损失函数作为优化目标，并使用Adam优化器进行参数更新。为了防止过拟合，本文还采用了数据增强和dropout等技术。此外，为了提高模型的泛化能力，本文还采用了迁移学习和微调等策略。
五、实验结果与分析
（一）实验设置
本文在NTHU-DDD数据集上进行了实验验证。实验采用了5折交叉验证的方式，即将数据集分为5份，每次取其中4份作为训练集，剩余1份作为测试集。为了评估模型的性能，本文采用了准确率、召回率和F1值等指标。
（二）实验结果
经过实验验证，本文设计的疲劳驾驶与打哈欠检测模型在NTHU-DDD数据集上取得了良好的性能。具体而言，模型在正常、疲劳和打哈欠三种状态下的准确率分别为95.2%、91.3%和88.6%，召回率分别为94.8%、90.1%和87.2%，F1值分别为95.0%、90.7%和87.
（三）结果分析
从实验结果来看，本文设计的疲劳驾驶与打哈欠检测模型在NTHU-DDD数据集上展现出了较高的性能。具体分析如下：
准确率分析：模型在正常状态下的准确率最高，达到了95.2%，说明模型对于正常驾驶状态的识别非常准确。疲劳状态和打哈欠状态的准确率分别为91.3%和88.6%，虽然略低于正常状态，但仍然达到了较高的水平。这表明模型在区分正常与疲劳、疲劳与打哈欠方面具有一定的能力。
召回率分析：召回率反映了模型识别出真实正例的能力。模型在正常状态下的召回率为94.8%，说明模型能够很好地识别出正常驾驶状态。在疲劳状态下，召回率为90.1%，表明模型能够较为准确地识别出疲劳驾驶。然而，在打哈欠状态下的召回率为87.2%，相对较低，这可能是由于打哈欠行为的多样性和复杂性导致的。
F1值分析：F1值是准确率和召回率的调和平均数，用于综合评估模型的性能。模型在正常、疲劳和打哈欠三种状态下的F1值分别为95.0%、90.7%和87.2%，与准确率和召回率的分析结果一致。这进一步验证了模型在疲劳驾驶与打哈欠检测任务中的有效性。
模型改进方向：虽然模型在NTHU-DDD数据集上取得了良好的性能，但仍有改进的空间。针对打哈欠状态的识别准确率较低的问题，可以考虑从以下几个方面进行改进：（1）优化特征提取网络，提高模型对嘴巴区域特征的捕捉能力；（2）引入更多的上下文信息，如驾驶员的头部姿态、眼睛状态等，以提高模型对打哈欠行为的识别准确率；（3）采用更先进的时序建模方法，如Transformer等，以更好地捕捉视频帧之间的时间依赖关系。
六、结论与展望
本文基于NTHU-DDD数据集，研究了一种新型的疲劳驾驶与打哈欠检测模型。通过对数据集进行重新标注，将疲劳状态细分为疲劳和打哈欠两种状态，并基于此数据集训练了疲劳驾驶与打哈欠检测模型。实验结果表明，模型在正常、疲劳和打哈欠三种状态下均取得了较高的准确率、召回率和F1值，验证了模型的有效性。然而，模型在打哈欠状态的识别准确率上仍有提升空间，未来可以通过优化特征提取网络、引入更多上下文信息和采用更先进的时序建模方法等方式进行改进。此外，随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，未来可以进一步探索基于多模态数据（如视频、音频、生理信号等）的疲劳驾驶检测方法，以提高检测精度和鲁棒性。
七、数据集地址
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