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+Deepsort实现驾驶员的危险驾驶行为的预警监测

人物专注性检测

项目快速预览

主要不同地方为:

1、疲劳检测中去掉了点头行为的检测,仅保留闭眼检测和打哈欠检测。

2、Yolov5的权重进行了重新训练,增加了训练轮次。

3、前端UI进行了修改,精简了部分功能。

项目介绍

该项目为人物专注性检测,分为两个检测部分,疲劳检测和分心行为检测。

疲劳检测部分,使用Dlib进行人脸关键点检测,然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠,并使用Perclos模型计算疲劳程度。

分心行为检测部分,使用Yolov5,检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。

使用方法

依赖:YoloV5、Dlib、PySide2

直接运行main.py,即可使用本程序,具体效果可以观看演示视频。

bilibili在线观看

完整代码下载地址:
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

相关推荐
这张生成的图像能检测吗12 分钟前
(论文速读)Prompt Depth Anything:让深度估计进入“提示时代“
深度学习·计算机视觉·深度估计
金井PRATHAMA17 分钟前
大脑的藏宝图——神经科学如何为自然语言处理(NLP)的深度语义理解绘制新航线
人工智能·自然语言处理
大学生毕业题目31 分钟前
毕业项目推荐:28-基于yolov8/yolov5/yolo11的电塔危险物品检测识别系统(Python+卷积神经网络)
人工智能·python·yolo·cnn·pyqt·电塔·危险物品
星期天要睡觉34 分钟前
深度学习——卷积神经网络CNN(原理:基本结构流程、卷积层、池化层、全连接层等)
人工智能·深度学习·cnn
哈基鑫1 小时前
支持向量机(SVM)学习笔记
人工智能·机器学习·支持向量机
fsnine1 小时前
深度学习——优化函数
人工智能·深度学习·cnn
2501_924877212 小时前
强逆光干扰漏检率↓78%!陌讯多模态融合算法在光伏巡检的实战优化
大数据·人工智能·算法·计算机视觉·目标跟踪
程序猿小D3 小时前
【完整源码+数据集+部署教程】脑部CT图像分割系统源码和数据集:改进yolo11-CSwinTransformer
python·yolo·计算机视觉·数据集·yolo11·脑部ct图像分割
算家计算3 小时前
多模态融合新纪元:Ovis2.5 本地部署教程,实现文本、图像与代码的深度协同推理
人工智能·开源
算家计算3 小时前
全球AI百强榜发布!中国产品占据移动端半壁江山
人工智能·资讯·deepseek