分散注意力的驾驶员多动作分类 :automobile: :sport_utility_vehicle: :bus: 1.问题 预测可能性：驾驶员在每个演讲中都在做什么？ 我们需要图像分类成以下10类 c0：安全驾驶 c1：发短信（右） c2：电话交谈（右） c3：发短信（左） c4：电话交谈（左） c5：操作收音机 c6：喝酒 c7：伸手去拿 c8：化妆 c9：与Pessenger交谈 2.资料 3.特点 数据由驾驶员图像组成，每个图像都是在汽车中拍摄的，驾驶员在汽车中做某事 发短信 吃 在讲电话 化妆品 伸手向后（伸到后座上的某些物体） 4.档案 imgs.zip-所有（训练/测试）图像的压缩文件夹。 sample_submission.csv-格式正确的样本提交文件。 driver_imgs_list.csv-培训图像，其主题（驾驶员）ID和班级ID的列表。 5.图书馆 NumPy 大熊猫 Matplotlib 斯克莱恩 凯拉斯（实用程

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单目纯视觉分析车辆行为 这个项目演示通过用一部手机，拍摄道路上的一段交通视频，可以提取一些有用的信息。 运行方法： 首先将YOLOv3的权重文件下载并放在yolov3_coco目录下。 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 如果您的python main.py有cuda加速支持的话可以在main.py中将use_gpu设置为True 。 详细文档见。

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使用内置摄像头分散驾驶员注意力 在此任务中，我使用了一个深层神经网络（ResNet50模型）（内置 ）如果司机从道路分心走来检测。 用于训练网络的数据集来自 ，它由代表驾驶员行为的十个类别的图像组成。 管道架构： 数据加载和可视化。 火车验证拆分。 加载并微调ResNet50。 模型训练。 测试我们的最终模型。 我将在下面详细解释每个步骤。 步骤1：数据加载和可视化。 如前所述，在此任务中，我使用Kaggle状态农场分散驾驶员检测，它包括10个类别，代表驾驶员在监控道路时的行为，这些类别是（安全驾驶，发短信-正确，电话交谈-正确，发短信-左侧，电话交谈-左，操作收音机，喝酒，伸手去后，头发和化妆，与乘客交谈），共收录近22424张图像，每个班级均收录近2000张图像，分布如下： 第2步：火车验证拆分。 将十个类别的所有图像加载到一个列表中后，我将它们进行混洗并按照0.8：0

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DrowsyDriverDetection 使用Keras和卷积神经网络进行困倦驾驶员检测。 数据集： 眼睛数据集（不再可用）： : 打哈欠数据集： : 学分：， 注意：泡菜文件包含用于闭眼，睁眼和打哈欠的预处理数据集，泡菜文件为closed_eyes.pickle ， open_eyes.pickle ， yawn_mouths.pickle 。 包含的文件： eyePreprocess.py和yawnPreprocess.py ：通过将图像转换为灰度并将它们分为训练集和测试集来对数据进行预处理 eyesCNN.py和yawnCNN.py ：根据训练数据训练CNN。 Code_archive/eyeDetect.py和Code_archive/faceDetect.py ：简单的眼睛和面部检测代码使用16层级联，而不是传统的，因为原始的无法正确检测面部。

基于计算机视觉的驾驶员转向操作实时监测研究.pdf