EAST算法的改进算法，详尽的改进大家可以搜我的专利，或者论文，用于文本检测的DRRG的改进找不到了，但是两者主要的改进在于网络的部分混合金字塔，所以可以通用，专利和论文作者都是葛立鹏

python开发基于深度学习的智慧教室课堂专注度及考试防作弊系统源码+训练好的模型.zip课堂专注度及考试防作弊系统、课堂动态点名，情绪识别、表情识别和人脸识别相结合。作弊检测 关键点计算方法 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing) 人脸识别：dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat detection_system/face_recog/weights 人脸对齐：shape_predictor_68_face_landmarks.dat detection_system/face_recog/weights 作弊动作分类器：cheating_detector_rfc_kp.pkl detection_system/weights 使用 运行setup.py安装必要内容 python setup.py build develop 运行demo_inference.py 将detection_system设置为source root 基于深度学习的智慧教室课堂专注度及考试防作弊系统基于深度学习的智慧教室课堂专注度及考试防

基于深度学习+树莓派4b实现控制小车自动驾驶项目python源码+项目详解说明.zip 【部分操作说明】 1.配置树莓派（单独配置SSH文件）使其能够实现基本的操作，如putty连接，vncviewer可视化操作，winscp传输文件等，可在软件中配置 2.准备对应得设备，如杜邦线，螺丝刀，基本的车壳， 3.配置树莓派在小车上，并利用杜邦线连接相对应的电机，这里使用的L298N电机，GPIO口对应得分别是7,11（后轮电机），13,15（前轮电机），并且将电源连接到L298N电机上，注意这里的一定要单独給电机供电，靠树莓派的电压会不够，还有就是这里的接地线，连接到GPIO口9，并与电源的负极短接。可以利用test1back.py，test2front.py进行测试。 4.配置使能端口，这里利用的是GPIO口12,16，可以根据自己的实际需要进行调整，注意拔掉L298N电机上的跳线帽连接。ps：增加使能是因为测试中发现一旦转向, 车轮不能回正因电机保持通电状态需要让电机断电从而释放动力。 等等....... 需自己拥有树莓派4b开发设备及小车配件

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其中包含训练集和测试集，供大家学习使用

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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