基于OpenPose及随机森林算法的疲劳驾驶检测系统源代码+预训练模型+项目指南（毕业设计）.zip
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简介：
本资源提供了一套完整的疲劳驾驶检测解决方案，包含源代码、预训练模型和详尽的项目指南。采用OpenPose姿态估计技术结合随机森林分类器实现精确高效的驾驶员状态监测，适用于相关科研与教学需求。
基于OpenPose与随机森林算法的疲劳驾驶检测系统源码、训练好的模型及项目使用说明（毕业设计项目）包含以下文件：
- main.py：程序执行入口。
- get_train.py：利用OpenPose提取姿态特征，数据集来源为Kaggle网站上的State Farm Distracted Driver Detection 数据集，输出结果为openpose_train_data.csv 文件。
- func.py：该程序的函数支持库，并附有详细的中文注释。
- val.py、modules与datasets文件夹内包含Light-OpenPose的支持文件。
模型相关：
在model目录中需放置已训练好的OpenPose、dlib及随机森林的三个模型文件。
视频数据存放位置：
video 文件夹用于存放侧置摄像头和前置摄像头录制的视频。
其他资源：
sound 文件夹包含疲劳检测语音提示音。
image 文件夹保存程序运行效果截图。
注意：本项目所需安装的库较多，建议在遇到报错时根据提示逐步进行安装。
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