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DMS智能座舱项目-利用Python和深度学习的驾驶员分心行为监测系统源码.zip

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简介：
本资源包含一个基于Python与深度学习技术开发的驾驶员分心行为监测系统的完整代码。该系统适用于DMS（Driver Monitoring System）智能座舱项目，旨在提升行车安全。 【资源说明】DMS智能座舱项目-Python基于深度学习实现驾驶员分心行为监测系统源码.zip 该资源包含的项目代码经过测试并成功运行，在确保功能正常的情况下上传，可放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、教师或企业员工。对于编程初学者来说也是一个很好的学习进阶材料，并且可以作为毕业设计项目、课程设计任务或者作业的一部分来使用。如果具备一定的基础知识，也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，直接用于毕业设计、课程设计或者其他项目演示。 欢迎下载并交流讨论，共同进步！

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  • DMS智能座舱项目-利用Python和深度学习的驾驶员分心行为监测系统源码.zip
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    本资源包含一个基于Python与深度学习技术开发的驾驶员分心行为监测系统的完整代码。该系统适用于DMS（Driver Monitoring System）智能座舱项目，旨在提升行车安全。 【资源说明】DMS智能座舱项目-Python基于深度学习实现驾驶员分心行为监测系统源码.zip 该资源包含的项目代码经过测试并成功运行，在确保功能正常的情况下上传，可放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、教师或企业员工。对于编程初学者来说也是一个很好的学习进阶材料，并且可以作为毕业设计项目、课程设计任务或者作业的一部分来使用。如果具备一定的基础知识，也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，直接用于毕业设计、课程设计或者其他项目演示。 欢迎下载并交流讨论，共同进步！
     
  • 驾驶员分心监测系统：CS577深度学习项目
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    本项目为一款基于CS577课程的深度学习应用，专注于开发驾驶员分心监测系统。通过先进的人工智能技术，实时监控驾驶状态，保障行车安全。 驾驶员注意力分散检测：CS577深度学习项目
     
  • 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。
     
  • 基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为识别项目（含源码、数据集、模型及说明）.7z
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    本项目提供一个基于深度学习算法的驾驶员分心行为识别解决方案，内含源代码、训练数据集、预训练模型及相关文档说明。 基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目包含源码、数据集、模型及详细项目介绍。压缩包内容包括： - 输入一张图片后输出驾驶员状态及其概率： - c0: 安全驾驶 - c1: 右手打字 - c2: 右手打电话 - c3: 左手打字 - c4: 左手打电话 - c5: 调收音机 - c6: 喝饮料 - c7: 拿后面的东西 - c8: 整理头发和化妆 - c9: 和其他乘客说话 项目使用工具： - OpenCV - Matplotlib - Pytorch - TensorboardX 代码介绍: - data_mean.py：统计训练图片的均值与标准差。 - splite_valid.py ：分离验证集与训练集。 - visual_classes.py : 浏览每个驾驶状态。 - visual_samples.py: 浏览随机样本。 - model_plot.py: 利用TensorboardX进行模型绘制。 项目源码、数据及其他文件均包含在压缩包内，提供完整的实现方案和环境配置说明。
     
  • 分心驾驶员检测的深度学习数据集
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    本数据集旨在通过深度学习技术识别并分析驾驶过程中的注意力分散行为，以提高道路安全。 深度学习在分心驾驶员检测数据集的应用研究
     
  • 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。
     
  • Python深度学习智能监考系统源码.zip
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    本资源提供Python编写的深度学习智能监考系统源代码，利用AI技术自动识别考试中的作弊行为，提高监考效率和准确性。 Python基于深度学习的智能监考系统源码.zip