摘要：提出了基于驾驶员脸部及周围信息的驾驶员状态检测方法。文章通过实车摄像头采集了驾驶员驾驶状态视频数据,利用Dlib和OpenCV库对采集的驾驶员图像进行脸部检测,基于驾驶员脸部数据建立了深度学习数据集,然后基于该数据集设计了一种卷积神经网络模型FaceNet,利用PyTorch深度学习框架在数据集上对模型进行训练,最终得到了有较高准确率的驾驶员状态检测模型,其可识别抽烟、睡觉、左手打电话和右手打电话四种驾驶员状态。

关键词：安全驾驶 驾驶员状态 卷积神经网络 

单位：长安大学汽车学院; 陕西西安710064