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本发明公开了基于MobileNet-V3的疲劳驾驶状态检测方法。现有疲劳检测方法中采用的MTCNN网络模型的速度较慢。本发明方法首先构建改进的MTCNN网络模型,然后利用改进的MTCNN网络模型对需检测的视频数据集进行逐帧人脸检测,提取面部特征区域;使用预训练后的MobileNet-V3模型分别识别面部特征区域,通过PERCLOS算法计算检测时间内眼睛闭合持续时间占检测时间的比值,再另计算打哈欠的次数;设定权重,计算疲劳值,与设定阈值比较得到疲劳状态。本发明方法在移动端上具有较好的性能,可以有效检测出驾驶过程中驾驶员的疲劳状态,提高了驾驶安全性。