Aristochi / Dangerous_driving_behavior_detectionLinks
利用SSD目标检测算法判断是否闭眼或者张开嘴和吸烟打电话等手势行为,通过PERCLOS准则判断是否疲劳等等,功能涵盖7类情绪识别,眨眼判断,哈欠判断,吸烟,打电话等,达到危险驾驶检测的功能
☆234Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for Dangerous_driving_behavior_detection
Users that are interested in Dangerous_driving_behavior_detection are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 利用SSD目标检测算法判断是否闭眼或者张开嘴和吸烟打电话等手势行为,通过PERCLOS准则判断是否疲劳等等,功能涵盖7类情绪识别,眨眼判断,哈欠判断,吸烟,打电话等,达到危险驾驶检测的功能☆130Updated 2 years ago
- 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☆595Updated 3 years ago
- 本项目是用于判断是否闭眼或者张开嘴哈欠和吸烟打电话等手势行为, 功能涵盖7类情绪识别,眨眼判断,哈欠判断,吸烟,打电话等, 达到危险驾驶检测的功能☆59Updated 4 years ago
- 本科毕设内容:基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测。☆675Updated last month
- 疲劳检测-危险驾驶检测☆80Updated 3 years ago
- 基于深度学习的驾驶员状态检测,不仅仅可以识别出疲劳驾驶,还能够识别出各种各样的状态☆288Updated 7 years ago
- 基于opencv dlib的疲劳驾驶检测系统☆81Updated 2 years ago
- 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☆19Updated 4 years ago
- 基于Perclos&改进YOLOv7的疲劳驾驶DMS检测系统(源码&教程)☆39Updated last year
- 基于opencv的疲劳驾驶检测☆13Updated 2 years ago
- 一款防止疲劳驾驶的神奇APP,通过部分由自己设计的算法,对驾驶员进行表情的分析和检测,判断是否疲劳驾驶。☆21Updated 5 years ago
- 基于OpenPose与随机森林的驾驶员检测系统,包含姿态检测与疲劳检测☆41Updated 2 years ago
- 1412基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计毕业源码案例设计☆152Updated 2 years ago
- 群体课堂专注度分析、考试作弊系统、动态点名功能的Qt Demo,使用多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术☆292Updated last year
- CNN学生行为识别☆24Updated 3 years ago
- 基于驾驶员面部特征的疲劳检测系统☆15Updated 3 years ago
- 基于OpenCV和卷积神经网络的预防驾驶疲劳系统☆17Updated 2 years ago
- opencv, dlib 检测疲劳☆13Updated 5 years ago
- 课堂专注度及考试作弊系统、课堂动态点名。情绪识别、表情识别、姿态识别和人脸识别结合☆453Updated last year
- 简单拼接一些源码,实现的人脸识别项目。可供学习参考。具体使用到:yolov5人脸检测、arcface人脸识别。☆95Updated 4 years ago
- 基于python的人脸疲劳识别检测☆17Updated 5 years ago
- Abnormal driving behavior detector / 异常驾驶行为识别系统☆19Updated last year
- YOLOv5的7.0版本+pyqt5界面+人脸表情识别☆28Updated last year
- 基于yolo-v5实现的火焰图像(视频)识别☆61Updated 3 years ago
- 基于深度学习的人脸识别系统☆62Updated 3 years ago
- 基于PyTorch&YOLOv4实现的口罩佩戴检测 自建口罩数据集分享☆209Updated 4 years ago
- 这是一个利用facenet和retinaface实现人脸识别的库,可以进行在线的人脸识别。☆230Updated 2 years ago
- 课堂行为识别☆27Updated 2 years ago
- 使用Yolov5算法来训练跌倒检测模型☆39Updated 2 years ago
- 模块一:多目标人脸检测、模块二:课堂表情识别、模块三:疲劳状态检测、模块四:头部姿态估计、模块五:身体倾斜度检测、模块六:用模糊综合评价算法代入模块2-5测到的数据计算学生注意力☆38Updated last year