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分心驾驶检测，检测驾驶员的驾驶状态，对分心驾驶的驾驶员做出提醒
☆36Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for distracted-driving-detection
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- 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☆290Updated 7 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☆236Updated 4 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
- 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☆606Updated 4 years ago
- 使用yolov5与deepsort实现车辆目标跟踪与应用☆23Updated 2 years ago
- Object detection demo based on yolov5☆68Updated 4 years ago
- 本科毕设内容：基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测。☆680Updated 2 months 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
- Yolov3的Pytorch版本实现火焰检测☆44Updated 11 months ago
- 基于Opencv和Filterpy实现YOLOV3-SORT车辆跟踪与车流统计算法☆77Updated 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
- 本项目针对传统车道线检测鲁棒性较差的现象，通过运用YOLOV7与DeepLabv3+的图像深度学习算法对特定数据集进行模型训练，开发了一款能调用车载摄像头来识别道路环境，并用语音告知驾驶员偏离车道，前方车距等驾驶信息偏离预警系统，辅助驾驶员更加安全高效的行驶。☆60Updated 2 years ago
- 基于opencv dlib的疲劳驾驶检测系统☆81Updated 2 years ago
- 在 win10 运行 yolov5 deepsort 行人 车辆 跟踪 检测 计数☆148Updated 3 years ago
- CNN卷积神经网络 交通标志识别☆121Updated 7 years ago
- 项目采用 YOLO V4 算法模型进行目标检测，使用 Deep SORT 目标跟踪算法。☆89Updated 2 years ago
- vehicle-detection based on yolov3（基于paddle的YOLOv3车辆检测和类型识别）☆159Updated 4 years ago
- 基于YoloX目标检测+DeepSort算法实现多目标追踪Baseline☆180Updated 3 years ago
- yolov5 - deepsort 行人 车辆 跟踪 检测 计数☆43Updated 4 years ago
- Pedestrian / vehicle tracking and counting system based on yolov5 and deepsort. 基于yolov5和deepsort的行人或车辆跟踪计数系统☆59Updated last year
- 中国交通警察指挥手势识别 Chinese Traffic Police Gesture Recognizer, pytorch version☆98Updated 3 years ago
- 疲劳检测-危险驾驶检测☆83Updated 3 years ago
- 基于Opencv的车道线检测：1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.霍夫直线检测 ；6.直线拟合；7.车道线叠加；8.图片和视频测试；9.可视化界面pyqt5 （可选）。☆85Updated 3 years ago
- 基于YOLOv4的安全帽佩戴检测☆89Updated 4 years ago
- 基于DeepSORT算法实现端到端的行人多目标跟踪。☆23Updated 5 years ago
- we train UA_DETRAC dataset by yolov5 to achieve car detection☆56Updated 4 years ago
- 本项目是基于计算机视觉的端到端交通路口智能监控系统．采用的设计架构由SRS流媒体服务器、GPU服务器、Local客户端三部分组成．可将远端视 频流通过rtmp协议传输到流媒体服务器，然后经过目标检测等一些列算法对视频进行分析，最后在本地客户端查看分析结果．项目主要用Pytho…☆382Updated 3 years ago
- ☆128Updated 4 years ago
- Add gui for YoloV5 using PyQt5☆158Updated 3 years ago
- 交通标志检测与识别☆43Updated 7 years ago