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利用TensorFlow和OpenCV构建的深度学习视觉模型，能够通过分析眨眼频率偏差来识别疲劳状态。 该模型包含...

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简介：
通过评估眨眼频率的差异，可以利用基于TensorFlow和OpenCV深度学习视觉模型的系统来识别疲劳状态。该项目包含一个用于公开pi端点的Flask服务器。这项工作由肖恩·雅各布森、加文·兹韦尔和布伦丹·庄等贡献者共同完成。

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  • MakeOHIO-2021: 利用TensorFlow和OpenCV构建的深度学习视觉模型，通过检测眨眼频率异常来判断疲劳状态。包括...
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    MakeOHIO-2021项目运用TensorFlow与OpenCV开发深度学习视觉模型，专注分析眨眼频率以评估驾驶者的疲劳程度，旨在提升道路安全。 基于TensorFlow和OpenCV的深度学习视觉模型可以通过评估眨眼频率来检测疲劳状态。该系统还包括一个用于公开API端点的Flask服务器。项目贡献者有肖恩·雅各布森、盖瑞·成（Gary Sung）、加文·兹韦尔（Gavin Zwayer）以及布伦丹·庄（Brendan Chong）。
     
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