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YOLOv5疲劳驾驶数据集及检测识别系统源码.zip

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简介：
本资源包含YOLOv5框架下用于识别驾驶员疲劳状态的数据集与源代码，适用于开发智能汽车安全辅助系统。 本项目利用改进的YOLOv5模型进行疲劳特征检测，并在训练过程中引入了注意力机制。此外，在疲劳视频测试阶段，我们采用了DeepSORT目标跟踪算法来增强检测效果。数据集方面，使用了YawnDD、CEW和DROZY三个数据集的部分视频进行了分帧处理，共标记出6800张样本图像，并按照4:1的比例划分为训练集与测试集。项目中分别对YOLOv5的不同版本（包括YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l以及标准的YOLOv5）进行了多次模型训练，以优化疲劳驾驶检测系统的性能。

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  • YOLOv5疲劳驾驶数据集及检测识别系统源码.zip
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    本资源包含YOLOv5框架下用于识别驾驶员疲劳状态的数据集与源代码，适用于开发智能汽车安全辅助系统。 本项目利用改进的YOLOv5模型进行疲劳特征检测，并在训练过程中引入了注意力机制。此外，在疲劳视频测试阶段，我们采用了DeepSORT目标跟踪算法来增强检测效果。数据集方面，使用了YawnDD、CEW和DROZY三个数据集的部分视频进行了分帧处理，共标记出6800张样本图像，并按照4:1的比例划分为训练集与测试集。项目中分别对YOLOv5的不同版本（包括YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l以及标准的YOLOv5）进行了多次模型训练，以优化疲劳驾驶检测系统的性能。
     
  • YOLOv5疲劳驾驶数据集及检测识别系统源码（毕业设计）.zip
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    本作品为毕业设计项目，提供了一个基于YOLOv5框架的疲劳驾驶检测解决方案，包含定制化数据集和完整源代码。 《YOLOv5疲劳驾驶数据集与疲劳驾驶检测识别系统源码》是一个经过导师指导并获得高分通过的毕业设计项目，主要面向正在完成毕设或需要实战练习的计算机相关专业学生。 该项目聚焦于人物专注性检测，并分为两个部分：疲劳检测和分心行为检测。在疲劳检测方面，采用Dlib库进行人脸关键点识别，进而计算眼睛与嘴巴的状态（闭眼、打哈欠等），并利用Perclos模型来评估驾驶员的疲劳程度。对于分心行为的监测，则运用YOLOv5算法识别玩手机、抽烟和喝水这三种典型的行为模式。 《YOLOv5疲劳驾驶数据集和疲劳驾驶检测识别系统源码》是一个由导师指导且成功通过评审并获得高分评价的设计项目，专为计算机相关专业的毕设生及寻求实践机会的学习者而设计。此项目旨在评估驾驶员的专注度，并细分为两个模块：一是基于Dlib的人脸关键点分析来判断疲劳状态；二是借助YOLOv5算法识别玩手机、抽烟和饮水等分心行为模式，从而全面监测驾驶过程中的注意力分散情况。
     
  • 疲劳驾驶检测数据集.zip
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    该数据集包含多种条件下驾驶员疲劳状态的视频片段和相关信息，旨在用于开发与评估监测驾驶员疲劳程度的技术模型。 本数据集包含了人疲劳时的一些照片，建议训练时可以把打哈欠张嘴的状态和闭眼的状态作为疲劳标准，以此来进行一个新手练习的小项目。经过测试发现，由于原数据集中存在图片数据与标注数据不匹配的问题，故我们需要将这部分不匹配的数据删除。 以下是参考代码： ```python import os, shutil jpeg_path = Dataset/dataset/JPEGImages jpeg_list = os.listdir(jpeg_path) anno_path = Dataset/dataset/Annotations anno_list = os.listdir(anno_path) for pic in jpeg_list: name = pic.split(.)[0] anno_name = name + .xml if anno_name not in anno_list: os.remove(os.path.join(jpeg_path, pic)) ```
     
  • 基于YOLOv5的疲劳驾驶检测数据集
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    本数据集采用YOLOv5框架，专为疲劳驾驶检测设计，包含大量标注视频及图像，旨在提升驾驶员安全监控系统的准确性与效率。 数据集包含四种类别：张嘴闭嘴、睁眼闭眼扣2046删532除381。 可定制化服务包括但不限于： - 检测车辆 - 树木识别 - 火焰检测 - 人员识别 - 安全帽佩戴检查 - 烟雾探测 - 情绪分析 - 口罩佩戴监测 我们提供安装支持，如果3天内无法成功完成安装，则可以申请退货。
     
  • 基于YOLOv5的疲劳驾驶检测数据集
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    本数据集基于YOLOv5框架构建，专注于疲劳驾驶行为识别，包含大量驾驶员状态图像及标注信息，旨在提升车辆安全性能。 在智能交通系统与自动驾驶领域，疲劳驾驶检测是一项关键技术，它能够及时预警驾驶员的疲劳状态并降低交通事故的风险。本段落将深入解析一个基于YOLOv5的疲劳驾驶数据集，并介绍其如何帮助开发者训练出准确的疲劳驾驶检测模型。 首先，我们需要了解的是YOLOv5（Yolo You Only Look Once），这是一个实时目标检测深度学习框架，在计算机视觉领域广泛应用于快速、精确且易于使用的场景。改进后的网络结构提高了YOLOv5的目标检测速度和精度，使其特别适合处理像疲劳驾驶检测这类需要高度实时性的任务。 该数据集的核心在于提供的图像及其对应的标签信息，并被划分为训练集（train）与验证集（val），比例为8:2，总共有2914张图片。这种划分方式符合深度学习模型训练的标准做法：训练集用于构建和优化模型，而验证集则在训练过程中评估性能以防止过拟合。 数据集中包含四种类别：“closed_eye”、“closed_mouth”、“open_eye”以及“open_mouth”。这些类别反映了驾驶员面部的不同状态，并暗示了其可能的疲劳程度。例如，“closed_eye”表示眼睛闭合的状态，可能是打哈欠或睡眠；而“closed_mouth”则可能代表疲倦时无意中的口部动作。“open_eye”和“open_mouth”的组合通常意味着清醒状态。通过识别这些特征，模型能够判断驾驶员是否处于疲劳驾驶的风险之中。 标签信息以txt文件形式提供，并且每个txt文件对应一张图片内所有目标对象的坐标及类别信息记录格式为：“class_id x_min y_min x_max y_max”。开发者可以利用YOLOv5框架提供的工具进行数据预处理，如图像增强等操作来提升模型泛化能力。同时使用损失函数和优化算法（例如Adam）调整参数以最小化预测框与真实边界框之间的差距。 训练完成后，通过验证集评估模型性能，并在测试集中进一步确认其有效性，确保该系统能够在实际应用中可靠地运行。这个数据集是基于YOLOv5开发疲劳驾驶检测解决方案的理想资源。通过对不同面部状态的精确识别，可以构建出能够实时监测驾驶员疲劳状况的系统从而提高道路安全水平。 通过充分利用此数据集和结合YOLOv5的强大功能，开发者有望创建高效、可靠的疲劳驾驶检测方案。
     
  • 疲劳驾驶检测与识别（二）：基于Pytorch的疲劳驾驶检测及识别方法（附数据集和训练代码）.txt
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    本篇文章详细介绍了使用Pytorch进行疲劳驾驶检测与识别的方法，包括数据集介绍以及具体的训练代码。适合对机器学习有兴趣的研究者和技术人员阅读参考。 疲劳驾驶检测与识别涉及多个方面和技术实现方法。首先需要准备相关的数据集来训练模型，随后可以使用Pytorch进行疲劳驾驶的检测和识别，并提供相应的训练代码支持。此外，在移动设备上也有解决方案，例如通过Android系统实现实时监测功能；同时在桌面应用开发中，C++语言也提供了类似的实时监控方案。
     
  • 基于YOLOv5的疲劳驾驶检测模型及识别系统源码（毕业设计）.zip
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    本项目为基于YOLOv5框架开发的疲劳驾驶检测系统，旨在通过实时监测驾驶员状态来预防交通事故。包含完整源代码和文档说明。适合相关研究与学习使用。 YOLOv5疲劳危险驾驶检测模型与疲劳驾驶检测识别系统源码（毕业设计）.zip 是一个已获导师指导并通过的高分项目，适合用作课程设计或期末大作业。该文件无需任何修改即可直接下载使用，并且确保可以正常运行。
     
  • 驾驶疲劳检测
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    驾驶疲劳检测系统是一种通过监测驾驶员的状态来预防交通事故的技术。它利用摄像头和传感器监控驾驶员的眼睛、头部动作及生理信号等参数，当发现有疲劳迹象时会及时发出警报或采取措施以保障行车安全。 使用Matlab编写程序，通过定位人眼和嘴巴来检测驾驶员是否处于疲劳状态。该程序运行简单且界面清晰。
     
  • 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。
     
  • 疲劳驾驶检测与识别（第三部分）：基于Android的疲劳驾驶实时监测系统（附源码）.txt
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    本文档探讨了基于Android平台的疲劳驾驶实时监测系统的开发，包括软件设计、算法实现及源代码分享，旨在提升行车安全。 疲劳驾驶检测与识别包括以下几个方面： 1. 疲劳驾驶的检测与识别数据集。 2. 使用Pytorch实现的疲劳驾驶检测和识别技术，并包含相关的训练代码及数据集。 3. 通过Android平台实现实时的疲劳驾驶检测，提供源码支持。 4. 利用C++编程语言开发了实时监测驾驶员疲劳状态的应用程序，并提供了相应的源代码。