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基于深度学习的驾驶员疲劳与危险行为分心预警系统.zip

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简介：
本项目开发了一套利用深度学习技术识别和预测驾驶员疲劳及危险行为（如使用手机、不系安全带等）的智能预警系统，旨在提高驾驶安全性。 该项目旨在检测驾驶员的专注度，分为疲劳检测和分心行为检测两部分。 在疲劳检测方面，项目采用Dlib库进行人脸关键点识别，并通过分析眼睛与嘴巴的状态（如闭眼或打哈欠）来判断驾驶者的疲劳程度。此外，还利用Perclos模型进一步量化疲劳水平。 对于分心行为的监控，则运用了Yolov5算法以识别玩手机、抽烟和喝水等可能分散注意力的行为。 要运行此程序，请确保安装了所需的依赖库：YoloV5、Dlib 和 PySide2。然后直接执行main.py文件即可启动系统。

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  • 基于深度学习的驾驶员疲劳与危险行为分心预警系统.zip
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    本项目开发了一套利用深度学习技术识别和预测驾驶员疲劳及危险行为（如使用手机、不系安全带等）的智能预警系统，旨在提高驾驶安全性。 该项目旨在检测驾驶员的专注度，分为疲劳检测和分心行为检测两部分。 在疲劳检测方面，项目采用Dlib库进行人脸关键点识别，并通过分析眼睛与嘴巴的状态（如闭眼或打哈欠）来判断驾驶者的疲劳程度。此外，还利用Perclos模型进一步量化疲劳水平。 对于分心行为的监控，则运用了Yolov5算法以识别玩手机、抽烟和喝水等可能分散注意力的行为。 要运行此程序，请确保安装了所需的依赖库：YoloV5、Dlib 和 PySide2。然后直接执行main.py文件即可启动系统。
     
  • 基于深度学习的驾驶员分心与疲劳驾驶预警系统：利用YOLOv5和DeepSort检测危险行为
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    本研究开发了一套基于深度学习的预警系统，采用YOLOv5进行实时目标检测及DeepSort算法跟踪，有效识别并预警驾驶员的分心与疲劳行为，提升行车安全。 基于深度学习+YOLOv5+Deepsort的驾驶员分心驾驶行为（疲劳+危险行为）预警系统+源代码+文档说明.zip是一个经过导师指导并获得高评分的大作业设计项目，适用于课程设计及期末大作业使用。该项目包含完整的源代码和详细的文档说明，可直接下载后运行无需修改。 压缩文件内包括： - 源代码：涵盖基于深度学习技术、YOLOv5目标检测以及Deepsort目标跟踪算法的驾驶员分心驾驶行为预警系统的实现细节，如数据预处理、模型构建与训练、目标识别和追踪机制等。 - 文档说明：提供项目背景信息、设计目的、方法论介绍（包括代码结构）、相关数据集详情及使用指南等内容，有助于用户深入了解并有效利用该系统。 此系统运用深度学习技术，并结合先进的目标检测和跟踪算法，旨在帮助驾驶员及时察觉分心驾驶行为，从而提高行车安全。通过研究与应用这一预警机制，可以显著增强道路行驶的安全性。
     
  • 基于深度学习的驾驶员分心与疲劳驾驶预警系统——利用YOLOv5和DeepSort的项目实践
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    本项目采用YOLOv5进行目标检测及DeepSort算法跟踪驾驶员状态，构建了一个实时监测并预警驾驶员分心与疲劳情况的智能系统。 基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为（疲劳+危险行为）预警系统使用YOLOv5与Deepsort实现，在得到原作者同意后进行了部分修改，形成了V1.0版本。主要改动如下： 1. 疲劳检测中去除了点头动作的识别，仅保留闭眼和打哈欠两种情况。 2. Yolov5模型权重经过重新训练，并增加了训练轮次以提高准确度。 3. 前端用户界面进行了简化，移除了一些功能。 该项目旨在通过深度学习技术实现对驾驶员专注性的实时监控。具体分为疲劳检测与分心行为识别两个部分： - 疲劳检测：采用Dlib库进行面部关键点定位，并结合眼睛和嘴巴的开合程度来判断是否存在闭眼或打哈欠等现象，进而利用Perclos模型评估驾驶者的疲劳状态。 - 分心行为监测：通过YOLOv5算法识别驾驶员是否正在玩手机、抽烟或者喝水这三种常见的分心动作。
     
  • 基于安卓的驾驶员行为监测及报警系统，涵盖疲劳和危险检测
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    本系统专为安卓设备设计，旨在监控驾驶员的行为状态，通过实时分析判断驾驶者的疲劳程度与潜在风险，并发出预警以保障行车安全。 Toast_dem是使用Android Studio API level 33编译打包的应用程序。后端实现部分是关键所在，加载自己的模型即可完成相关功能。
     
  • 基于深度学习及Yolov5的驾驶员危险行为检测预警系统的完整源码（优质项目）.zip
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    该资源提供了一套利用深度学习和YOLOv5算法实现驾驶员危险行为实时检测与预警的系统完整源代码，适用于自动驾驶、智能车载安全等领域。 基于深度学习与YOLOv5的驾驶员危险驾驶行为检测预警系统完整源码（高分项目）.zip包含了经过本地编译并可直接运行的代码，这些源码在评审中获得了95分以上的成绩。该项目难度适中，并且所有内容都已由助教老师审核确认能够满足学习和使用的需求。如果有需要的话可以放心下载使用。
     
  • 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。
     
  • 基于深度学习技术的驾驶员疲劳监测系统的构建与实施
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    本项目致力于开发一种利用深度学习算法识别和评估驾驶员疲劳状态的系统，通过实时监控驾驶者的行为特征来预防交通事故。 随着汽车保有量和交通流量的快速增长,世界各国每年发生的道路交通事故数量持续居高不下。这些事故造成了大量的人员伤亡，给相关家庭带来了沉重打击，并对社会产生了巨大的经济损失。许多交通事故是由疲劳驾驶引起的。近年来，基于深度学习技术在检测疲劳驾驶行为方面的研究取得了显著进展。然而，现有的算法模型通常具有较大的权重文件和较长的计算时间，识别准确率也有待提高。这些限制使得目前只能通过昂贵硬件的应用才能将此类系统安装到汽车上，从而阻碍了车载疲劳监测系统的广泛普及。 本段落采用深度学习中的残差网络（ResNet）来实现人脸识别功能。尽管构建这样的深度神经网络是一个复杂的过程，但本研究的重点在于使用已训练好的模型进行面部、眼球和嘴巴的识别工作。具体来说，我们将利用dlib库中预先训练好的模型来进行这些任务，该库提供了高准确率的人脸特征检测能力，并且可以在普通摄像头设备上轻松应用。这种方法显著降低了车载疲劳监测系统的成本。 因此，本段落旨在设计并实现一个基于深度学习技术，在普通摄像头上运行的驾驶员疲劳监测系统。
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于YOLOV3的驾驶员危险行为识别方法与系统.pdf
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    本文档探讨了一种利用改进版YOLOv3算法进行驾驶员危险行为识别的方法和系统，旨在提升行车安全。通过深度学习技术提高对驾驶过程中潜在风险行为的检测精度与效率。 一种基于YOLOV3的司机危险动作识别方法及系统介绍了利用改进后的YOLOv3算法来检测驾驶过程中的潜在风险行为，并提出了一套相应的技术解决方案。该方案能够有效地提高道路安全水平，减少交通事故的发生率。文中详细描述了系统的架构、训练流程以及实验结果分析等内容。