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基于深度学习的驾驶者行为监测预警系统，中南大学信息院与交通院合作实现，项目进行中
☆27Updated 7 years ago
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- 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☆239Updated 4 years ago
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- 汽车识别，汽车车型识别，汽车品牌识别，车辆识别，深度学习，神经网络☆188Updated 3 years ago
- 基于YOLOv7-plate和CRNN的车牌号检测识别项目，使用PyQt构建了UI界面。☆49Updated 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☆628Updated 4 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
- 汽车识别（包括车牌、车型、车品牌、属性、及驾驶员违规行为识别检测）☆137Updated 4 years ago
- 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opencv dlib的疲劳驾驶检测系统☆81Updated 2 years ago
- 一款基于深度学习，提供数据标注、模型训练、模型部署、基于已有模型自动标注等功能的计算机视觉一体化平台。 操作简单，无需深度学习理论即可实现AI落地。处理分类、目标检测、目标跟踪等计算机视觉任务。 应用场景：交通执法（车辆违停、行人乱穿马路等）、工业检测（缺陷检测、物体分拣等…☆145Updated 5 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☆60Updated 4 years ago
- 毕业设计 使用pytorch进行深度学习网络模型训练，实现车型识别☆109Updated 2 years ago
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- 基于Python的机器学习应用，针对监控视频完成行人轨迹搜索。通过一张目标图像，能自动从大量视频中搜索出包含目标的视频片段，并标记目标。此项目为本人本科毕业设计项目，引用请注明出处☆48Updated 2 years ago
- 基于YoloV5的火灾检测系统：将深度学习算法应用于火灾识别与检测领域，致力于研发准确高效的火灾识别与检测方法，实现图像中火灾区域的定位，为火灾检测技术走向实际应用提供理论和技术支持。☆90Updated 2 years ago
- 🛣️基于YOLOv8的智慧校园人脸识别和公路汽车检测☆44Updated last year
- 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☆21Updated 4 years ago
- 本科毕业设计-基于YOLOv5的异常行为检测☆32Updated 2 years ago
- 本科毕设内容：基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测。☆695Updated 5 months ago
- 1、基于CNN模型来实现人脸识别 2、基于Flask将人脸识别模型暴露为web服务形式进行调用 3、基于OpenCV调用摄像头对实时视频流数据进行检测☆46Updated 6 years ago
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