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公交驾驶员疲劳参数补偿以及双轨并行检测方法，包括：S1、对驾驶员的眨眼、打哈欠de图像数据制定标签；S2、利用人脸关键点算法计算出公交驾驶员在正脸状态下闭眼、张嘴的帧数，并与当前数据预处理方法进行比较，根据比值进行补偿；S3、疲劳状态时间序列双轨划分；图像帧按时间序列检测完毕后输出各项区域检测结果，结合车速车况按完整时间片段结果划分至双轨时间序列；S4、设定疲劳状态时间序列双轨预警机制；可分析数据包括眨眼帧数、眨眼频率、张嘴帧数、打哈欠次数；定义percloseye计算单位内闭眼帧数与总帧数的比例关系，能反映出眼睛闭合持续时间占检测时间的比值以及驾驶员疲劳状态。

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于YOLO神经网络的驾驶员疲劳检测方法，包括如下步骤：制作眨眼图片训练数据集；将所述数据集中的眨眼图片使用roboflow对图片进行标注；基于所述数据集，利用YOLOv5算法建立训练模型；将标注后的眨眼图片输入到训练模型中对模型进行训练；在训练模型成熟之后，基于所述训练模型建立判别模型；将判别模型接入驾驶室的监控摄像头进行实时监测和预警。对于驾驶员疲劳的识别效果较好，有效地减少事故发生。