MATLAB的疲劳检测代码睡意检测2 Matlab睡意检测代码2 编写Matlab代码以监视人的状态并在睡意时发出警报。 我已经用疲劳和非疲劳样本训练了SVM分类器。 如何运行？ Unzip and place the 'Sleep' folder in the path of Matlab. Turn on your webcam, go to command window and type 'imaqtool' to find the supported adaptors. Open main.m and go to line no. 17 and change the adaptor name to the supported one. (Usually 'winvideo',1 is supported in all windows versions). Now run main.m Place yourself at a distance such that your face is visible in the window Non Fatigue Status: The

MATLAB的性能检测代码疲劳检测 这个回购包括： 第1部分： MATLAB 应用程序代码（Video to EAR.m），它使用基于“EAR（眼睛纵横比）”自定义度量的统计方法输入视频并提取用户的眨眼。 它是[1]和[2]作品的应用扩展。 参考： [1] 野外增量人脸对齐。 A. Asthana、S. Zafeiriou、S. Cheng 和 M. Pantic。 在 CVPR 2014 中。 [2] 使用面部标志的实时眨眼检测。 特蕾莎·苏库波娃和扬·切赫。 在 2016 年第 21 届计算机视觉冬季研讨会上。 第2部分： 自定义卷积神经网络（基于 VGG），用于根据输入人脸图像训练睡意/疲劳检测模型。 （Python 脚本：vgg_face_drowsiness.py，使用 Keras 和 TensorFlow 作为后端）。

MATLAB的疲劳检测代码睡意检测 Matlab睡意检测代码 编写Matlab代码以监视人的状态并在睡意时发出警报。 我已经用疲劳和非疲劳样本训练了SVM分类器。 如何运行？ 解压缩并将“睡眠”文件夹放置在Matlab的路径中。 打开网络摄像头，转到命令窗口，然后键入“ imaqtool”以找到受支持的适配器。 打开main.m并转到行号。 17，然后将适配器名称更改为支持的名称。 （通常，所有Windows版本都支持'winvideo'，1）。 现在运行main.m 将自己放置在一定距离内，以使您的脸在窗口中可见 非疲劳状态：默认状态，当您睁大眼睛并闭上嘴时出现 疲劳状态：闭眼和张开嘴几秒钟时，警报器会发出蜂鸣声。 确保房间光线充足注意：该模型在黑暗或非常暗的光线条件下均未经过训练，无法正常工作，一旦使用一组有效的功能获得更好的结果，我将上传更好的代码。 如果您正在使用我的作品，请引用以下内容： [1] Manu，BN，“用于实时睡意检测的面部特征监视”。 信息技术创新（IIT），2016年第12届国际会议。 IEEE，2016年。 IEEE论文下载链接： PPT下载链接： 总是欢迎

带有Tensorflow 2的YOLOv1 为了易于实现，我没有实现与纸张完全相同的实现。 下面介绍的内容与本文的实现方式有所不同。 骨干网。 （我使用Xception代替了本文中提到的网络。） 学习率表（我使用了tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay ） 超级参数 数据扩充 等等 。 。 。 预览 即将更新。 。 。 使用Docker构建环境 构建Docker映像 $ docker build -t ${NAME} : ${TAG} . 创建一个容器 $ docker run -d -it --gpus all --shm-size= ${PROPER_VALUE} ${NAME} : ${TAG} /bin/bash Pascal VOC数据集（） 带有Pascal VOC数据集 图片数量 火车 验证 测试 帕斯卡VOC

国外经典教材中文译本

使用ADWIN和朴素贝叶斯分类器的数据流中概念漂移检测 AdWin：自适应滑动WINdow算法 基于纸张： Bifet和R. Gavalda。 2007年。使用自适应窗口技术从时变数据中学习 class concept_drift . adwin . AdWin ( delta = 0.002 , max_buckets = 5 , min_clock = 32 , min_win_len = 10 , min_sub_win_len = 5 ) 参数 三角洲 置信度值 max_buckets 一桶排内的最大桶数 min_clock 用于减少窗口和检测变化的最少新数据数量 min_window_len 最小窗口长度，用于开始缩小窗口并检测变化 min_sub_window_len 最小子窗口长度，从整个窗口中拆分 方法 set_input ( value ) 将输入值

使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒

1.前言 本机环境： TensorFlow（CPU版本）：2.0.0-alpha0 python：Python 3.7.1 小记 由于本机环境限制，直接去TensorFlow Models下载模型，结果出现各种报错（未解决），如下： Error: INFO:tensorflow:Saver not created because there are no variables in the graph to restore 本次记录一次成功的运行demo的过程 2. 过程 2.1 TensorFlow模型下载 1. 网址：模型下载 2. 解压到本地文件夹，如下所示 2.2 下载Protobu

约洛夫5 由TensorFlow2实现的YoloV5，支持培训，评估和推断。 目前尚不完善的项目，但我会继续改进，因此您可能希望观看/加注此仓库以进行重新访问。 任何贡献都受到高度欢迎 主要特征 纯tensorflow2最小Yolov5 yaml文件配置模型 定制数据培训 镶嵌数据扩充 通过锚的iou或wh比编码标签 阳性样本增加 多GPU训练 详细的代码注释 充满弊端，还有巨大的改进空间 用法 克隆和安装要求 $ git clone git@github.com:LongxingTan/Yolov5.git $ cd Yolov5/ $ pip install -r requirements.txt 下载VOC $ bash data/scripts/get_voc.sh $ cd yolo $ python dataset/prepare_data.py 火车 $ python

PyTorch_DistractedDriverDetection 1 项目概述： 1.1 项目来源： kaggle中的【State Farm Distracted Driver Detection】比赛的实现。 1.2 问题概述: 对一张关于驾驶员行为的图片进行分类，共10类：安全驾驶/左手打字/右手打电话/左右打电话/... 1.3 问题解决思路： 采用resnet34进行finetune 1.4 数据集下载地址： 2 程序运行相关： 2.1 运行环境： windows/python3.5/pytorch0.4/visdom 2.2 运行前的准备： s1:下载本repository至本地； s2:在本目录下，建立文件夹如下,并下载train数据集至data文件夹下： ----data --train ----trained_models 2.3运行： s1.打开visdom后台：pyt