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危险驾驶检测器：运用SSD目标检测算法识别闭眼及接打电话、抽烟等行为，基于PER...

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简介：
简介：本项目研发了一种利用SSD目标检测技术的危险驾驶行为监测系统，能有效识别驾驶员打手机、吸烟和闭眼等高风险动作，并提出相应的预警措施以保障行车安全。 运行环境：1. Python 3.7.42, PyTorch 1.4.0, OpenCV 预训练的权重文件为 vgg_16，具体的配置请参见 Config.py 文件。 - 训练命令: python Train.py - 单张图片测试: python Test.py - 视频检测: python camera_detection.py 目前进度： 1. PERCLOS计算完成 2. 眨眼频率计算完成 3. 打哈欠检测及计算完成 4. 疲劳检测完成 5. 人脸情绪检测完成 网络检测性能：准确率82.18% 主要文件说明： - ssd_net_vgg.py: 定义 SSD 类的文件 - Train.py: 训练代码 - voc0712.py: 数据集处理代码（未修改文件名，需要改的话其他相关代码也要相应改动） - loss_function.py: 损失函数定义

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  • 危险驾驶检测器：运用SSD目标检测算法识别闭眼及接打电话、抽烟等行为，基于PER...
    优质
    简介：本项目研发了一种利用SSD目标检测技术的危险驾驶行为监测系统，能有效识别驾驶员打手机、吸烟和闭眼等高风险动作，并提出相应的预警措施以保障行车安全。 运行环境：1. Python 3.7.42, PyTorch 1.4.0, OpenCV 预训练的权重文件为 vgg_16，具体的配置请参见 Config.py 文件。 - 训练命令: python Train.py - 单张图片测试: python Test.py - 视频检测: python camera_detection.py 目前进度： 1. PERCLOS计算完成 2. 眨眼频率计算完成 3. 打哈欠检测及计算完成 4. 疲劳检测完成 5. 人脸情绪检测完成 网络检测性能：准确率82.18% 主要文件说明： - ssd_net_vgg.py: 定义 SSD 类的文件 - Train.py: 训练代码 - voc0712.py: 数据集处理代码（未修改文件名，需要改的话其他相关代码也要相应改动） - loss_function.py: 损失函数定义
     
  • 危险驾驶行为检测：运用SSD目标检测算法识别闭眼、开口及吸烟打电话等行为
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    本项目采用SSD目标检测算法，旨在实时监测驾驶员是否存在闭眼、张口以及吸烟、接电话等潜在危险行为，以提高行车安全。 运行环境：1. Python 3.7.4 2. Pytorch 1.4.0 3. python-opencv 预训练的权重文件为 vgg_16，具体的配置请参考 Config.py 文件。 训练代码执行方式： - 训练时使用命令 `python Train.py` - 单张图片测试使用命令 `python Test.py` 目前进度如下： 1. PERCLOS计算完成 2. 眨眼频率计算完成 3. 打哈欠检测及计算完成 4. 疲劳检测完成 5. 人脸情绪检测完成 6. 口罩检测完成 网络性能指标：准确率82.18% 主要文件说明： - ssd_net_vgg.py: 定义 class SSD 的代码。 - Train.py: 训练代码。 - voc0712.py: 数据集处理代码（注意，此文件名未更改）。 - loss_function.py: 损失函数定义的脚本。 - detection.py: 处理检测结果的代码，将SSD返回的结果转换为opencv可以使用的格式。
     
  • MTCNN_CNN_危险驾驶检测：本项目旨在识别闭眼、打哈欠、吸烟及接打电话等行为，...
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    简介：该项目利用MTCNN与CNN模型结合的技术，专注于识别包括驾驶员闭眼、打哈欠、吸烟和使用手机在内的多种危险驾驶行为，以提高道路安全。 本项目旨在识别驾驶员的多种手势行为，包括闭眼、张嘴打哈欠以及吸烟和打电话等动作，并能判断7种情绪状态及眨眼情况，以实现危险驾驶检测功能。数据集涵盖了闭眼、睁眼、闭嘴、打哈欠和使用电话等多种情形。
     
  • 驾驶员疲劳及危险行为检测（抽烟、喝水、打电话）基于Yolov5技术
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    本项目运用先进的Yolov5技术开发了一套驾驶员疲劳监测系统，能够有效识别并预警驾驶员在驾驶过程中的疲劳状态以及抽烟、饮水和接听电话等不安全行为，旨在显著提升行车安全性。 驾驶员困倦检测、危险驾驶检测（如抽烟、喝水、打电话）使用YOLOv5的效果在相关文章中有详细介绍。可以参考该文章了解具体的实现细节和技术效果。
     
  • 驾驶员疲劳及危险行为（如抽烟、喝水、打电话）检测——基于Yolov5技术
    优质
    本项目采用先进的YOLOv5算法，专注于驾驶过程中的关键安全问题，通过实时监控识别驾驶员疲劳状态以及抽烟、饮水和使用手机等潜在危险行为，有效提升道路安全性。 一个开源的项目可以在这里下载：https://download..net/download/babyai996/85019311，但是需要付费。 去掉链接后： 这个项目的开源版本是可获取的，并且它要求用户支付费用以进行下载。
     
  • 抽烟检测，通话时检测，打哈欠检测，偏头和低头检测，眨眼及闭眼检测
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    这款软件能够智能检测吸烟行为、通话状态以及疲劳迹象（如打哈欠、头部姿势异常、眨眼频率），确保安全与专注。 抽烟检测要求被测者真的在抽烟（烟需点燃）。此外还有打电话检测、打哈欠检测、闭眼和眨眼检测以及左右偏头的检测。
     
  • 危险驾驶行为图像数据集——如接打电话、喝水等
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    本数据集包含多种危险驾驶行为的图像样本，涵盖接电话、饮水等多种干扰驾驶员注意力的行为，旨在促进自动驾驶及辅助安全系统的研究与发展。 危险驾驶行为图像数据集包括车内监控拍摄的开车打电话、喝水等危险行为的图片。该数据集中包含2000张图像，其中1000张为RGB彩色图像，另外1000张为红外图像，并且附有txt和json格式的目标位置坐标数据。这些资料可用于驾驶员行为监测系统的开发与研究。
     
  • 基于YOLOv8的DMS驾驶员行为检测（抽烟、打电话、喝水、吃东西）+ 数据集
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    本项目基于YOLOv8模型开发了驾驶员监控系统(DMS)，专门用于识别驾驶过程中的关键行为，如抽烟、使用手机、饮水及进食等。通过构建针对性的数据集，优化了算法的准确性和实时性，旨在提高行车安全。 Yolov8算法用于DMS驾驶员抽烟、打电话、喝水及吃东西的检测任务。该数据集包含5000多张相关图片，并已按train（训练）、val（验证）和test（测试）进行划分，附有data.yaml配置文件。此数据集支持yolov5、yolov7、yolov8以及yolov9等算法直接用于模型训练。标签为txt格式。具体的数据集目录结构如下： ```yaml train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 4 names: [drinking, eating, mobile use, smoking] ``` 其中，`nc`代表类别数量（即检测任务中的不同行为），而`names`则列出这些类别的名称。
     
  • FatigueDetecting.zip_dll_opencv_闭眼_基于OpenCV的疲劳驾驶检测系统_疲劳驾驶检测
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    本项目提供一个基于OpenCV的疲劳驾驶检测系统，通过分析驾驶员的眼睛状态（如闭眼时间）来判断其是否处于疲劳状态。使用FatigueDetecting.zip_dll_opencv文件进行操作和数据处理，旨在提升行车安全。 本项目中的FatigueDetecting.zip文件包含了一个基于OpenCV实现的疲劳驾驶检测系统。该系统的功能是通过分析驾驶员人脸特别是眼睛的状态来判断其是否处于闭眼状态，并据此评估是否存在疲劳驾驶的风险。 我们先了解一下OpenCV，这是一个跨平台库，支持多种编程语言如C++、Python和Java等。它提供了大量的图像处理函数与计算机视觉算法，包括特征匹配、图像分类、物体检测及人脸识别等。在本项目中，OpenCV主要用于人脸检测以及眼部特征分析。 首先进行的是人脸检测阶段，在这一环节里会使用到Haar级联分类器——一种经过大量样本训练的机器学习模型，能够高效地定位出图像中的面部区域。系统通过该技术来确定驾驶员的脸部位置。 接下来是闭眼状态识别过程。OpenCV可能利用了如眼睑形状、眼睛开口度等特征来进行分析。当监测到驾驶员的眼睛长时间处于关闭状态时，则认为其可能存在疲劳驾驶的风险，这通常涉及对眼睑边缘的检测和眼睛开口变化情况的监控技术应用。 项目中提到的vc+opencv工程指的是在一个Visual C++开发环境中创建的应用程序工程，并且包含了OpenCV的相关动态链接库。这种库文件可以被多个应用程序共享使用以节约资源占用空间。在本项目里，这些DLL库提供了所有必要的功能支持给开发者调用进行图像处理和视觉分析。 综上所述，FatigueDetecting项目利用了Visual C++环境中的OpenCV来实现实时的面部检测及闭眼状态识别，并通过监测驾驶员的眼部特征有效地判断疲劳驾驶的风险情况。这有助于提高行车安全性并为计算机视觉与智能交通系统领域的开发者提供参考实践案例。
     
  • 实时驾驶行为识别及驾驶安全监测——实现对开车时打电话和打哈欠的即时检测
    优质
    本项目专注于开发实时驾驶行为识别系统，旨在通过先进的计算机视觉技术监测驾驶员在驾车过程中的危险行为，如接打电话或打哈欠，并立即发出警告以保障行车安全。 实时驾驶行为识别与驾驶安全检测-实现了开车打电话、打哈欠的实时识别 实现开车打电话及打哈欠的实时识别对于提升道路安全性至关重要。以下将简要介绍构建此类系统的方法，并概述代码运行的主要步骤，但不包含具体代码细节。 #### 1. 环境搭建 选择合适的操作系统（推荐Linux或Windows），确保有足够的计算资源以支持深度学习模型的训练和推理过程。安装必要的软件包如Python环境、PyTorch或TensorFlow等用于构建神经网络架构，并使用OpenCV处理视频流数据，同时选用dlib或其他面部特征检测库来辅助识别特定行为。 #### 2. 数据准备 首先收集大量包含驾驶员正常驾驶状态以及做出打电话和打哈欠动作的视频片段作为训练集。确保每个类别都有充足的样本数量以提高模型的学习效率与准确性；然后对这些数据进行标注，明确标识出哪些帧对应于哪一种具体的行为表现形式。 通过上述步骤可以构建一个有效的系统来实时检测驾驶员在驾驶过程中的关键行为特征，并据此提供相应的安全预警服务。