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驾驶员分心检测是该项目的核心。

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简介：
分心检测是用于评估驾驶员注意力状态的重要项目。

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  • 驾驶员分心检测项目：Distraction-Detection
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    Distraction-Detection项目致力于研发先进的技术手段，用于实时监测并减少驾驶过程中的注意力分散情况，从而提升道路安全水平。 驾驶员分心检测项目旨在评估司机在驾驶过程中的注意力集中程度。
     
  • 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
     
  • 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
     
  • PyTorch_DistractedDriverDetection: Kaggle上的【State Farm】分心驾驶检测竞赛...
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    本项目参与了Kaggle平台举办的State Farm分心驾驶检测竞赛，利用PyTorch框架开发模型，旨在识别驾驶员是否处于分心状态。 ### 项目概述 #### 1.1 项目来源： 该项目源自Kaggle平台上的【State Farm Distracted Driver Detection】比赛。 #### 1.2 问题描述: 本任务要求对驾驶员行为的图片进行分类，共有10个类别：安全驾驶、左手打字、右手打电话等。 #### 1.3 解决方案思路： 采用预训练好的ResNet-34模型并对其进行微调（finetune）以适应当前数据集和任务需求。 ### 程序运行相关 #### 2.1 运行环境 Windows操作系统，Python版本为3.5，PyTorch版本0.4以及Visdom工具。 #### 2.2 准备工作： s1: 将本项目代码库下载到本地。 s2: 在当前目录下建立如下文件夹，并将训练数据集下载至data文件夹内： - data - train - trained_models #### 2.3 运行步骤: s1：启动Visdom后台服务，命令为`pyt`。
     
  • SVM分类_SVM_驾驶员疲劳驾驶检测_SVM分类_疲劳驾驶
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    本项目运用支持向量机(SVM)算法，旨在开发一种高效的驾驶员疲劳驾驶检测系统，通过分析驾驶员行为数据来识别潜在的安全风险。 基于支持向量机（SVM）的疲劳驾驶检测系统利用非接触式神经网络技术已成为当前研究领域的热点方向。这种方法有效解决了传统接触式疲劳检测方法对驾驶员造成的干扰，同时也克服了单一信号源在反映疲劳程度上的局限性。通过设计专门的神经网络模型来分类多来源信息，实现了高精度和高速度的疲劳状态检测。选择合适的特征值对于提高网络检测准确率以及精确反映驾驶员的疲劳程度至关重要。基于生理信号进行驾驶者疲劳监测具有较高的可靠性和准确性。
     
  • 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。