危险驾驶行为检测：运用SSD目标检测算法识别闭眼、开口及吸烟打电话等行为

简介：
本项目采用SSD目标检测算法，旨在实时监测驾驶员是否存在闭眼、张口以及吸烟、接电话等潜在危险行为，以提高行车安全。 运行环境：1. Python 3.7.4 2. Pytorch 1.4.0 3. python-opencv 预训练的权重文件为 vgg_16，具体的配置请参考 Config.py 文件。 训练代码执行方式： - 训练时使用命令 `python Train.py` - 单张图片测试使用命令 `python Test.py` 目前进度如下： 1. PERCLOS计算完成 2. 眨眼频率计算完成 3. 打哈欠检测及计算完成 4. 疲劳检测完成 5. 人脸情绪检测完成 6. 口罩检测完成 网络性能指标：准确率82.18% 主要文件说明： - ssd_net_vgg.py: 定义 class SSD 的代码。 - Train.py: 训练代码。 - voc0712.py: 数据集处理代码（注意，此文件名未更改）。 - loss_function.py: 损失函数定义的脚本。 - detection.py: 处理检测结果的代码，将SSD返回的结果转换为opencv可以使用的格式。