本文介绍了一个基于深度学习的驾驶行为检测系统，重点针对玩手机行为进行识别。系统采用YOLOv5算法，具备140FPS的高效检测能力，并运用Mosaic数据增强、自适应anchor等技术提升模型性能。项目遵循模块化、可扩展性等设计原则，通过爬虫获取并标注了5000张图片作为训练数据集。实验结果表明，该系统能有效识别驾驶中的玩手机行为，可视化检测效果良好。核心代码展示了数据配置和模型参数设置，为类似行

Vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架。Vue采用自底向上增量开发的设计，提供了MVVM数据绑定和可组合的组件系统，具有简单、灵活的API，通过简单的API可实现响应式的数据绑定和可组合的视图组件。

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