基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目源码+数据集+模型+项目说明.7z 附数据集下载链接，输入一张图片，输出驾驶员状态及概率 驾驶员状态识别如下 c0: 安全驾驶 c1: 右手打字 c2: 右手打电话 c3: 左手打字 c4: 左手打电话 c5: 调收音机 c6: 喝饮料 c7: 拿后面的东西 c8: 整理头发和化妆 c9: 和其他乘客说话 【使用工具】 OpenCV Matlibplot Pytorch TensorboardX 【代码介绍】 data_mean.py 统计训练图片的均值与标准差 splite_valid.py 分离验证集与训练集 visual_classes.py 浏览每个驾驶状态 visual_samples.py 浏览随机的样本 model_plot.py 利用_tensorboardX_进行模型的绘制........

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数据为网络爬取，香烟部分，可用于抽烟行为识别，任务属性等任务。数据总量3W+（持续增加），包括部分私有数据，可训练baseline用，更多数据邮件联系yuanc000000@gmail.com

为了提高Android平台下实时人体行为识别方法的性能，提出对动作变化和过渡动作进行检测和分割的方法。该方法采用加速度在重力方向上的投影和水平方向上投影的幅值来表征行为活动，通过趋势判断行为变化，结合趋势突变点检测和DTW算法进行过渡动作分割。提取加速度时域特征，使用随机森林对九种行为进行分类识别，平均识别率达到97.26%，其中过渡动作平均识别率达到95.05%。

该课题为基于Matlab的异常行为检测。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示，从而避免一些事故的发生，属于主动监控该设计，具有人际交互界面，需要具备一定编程基础的人员学习。

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企业行为识别系统BIS的术语

视频行为识别技术

光流方法 均值滤波图像 中值滤波图像 差分图像梯度 边缘梯度 双帧差分统计累积量 三帧差分像素累积量 像素变化与运动梯度 基于梯度的方法 基于匹配的方法 基于能量的方法 基于相位的方法 神经动力学方法 运 动 特 征 提 取 方 法 人体动作行为识别—运动特征提取 * * 运动梯度特征 光流特征 边缘梯度特征 像素变化特征 两种总体思路： 1. 直接利用前景所特有的信息检测前景； 2. 先得到背景图象，然后将输入图象减去背景图像从而得到前景图象。 *

（外 Q1 2022）基于深度学习的文本分类：综述 （外 Q1 2022）基于深度学习的行为识别概述