实时驾驶行为识别与驾驶安全检测-实现了开车打电话-开车打哈欠的实时识别 实现开车打电话和开车打哈欠的实时识别，对于提升驾驶安全具有重要意义。下面将简要介绍如何构建这样一个系统，并概述代码运行的主要步骤。请注意，这里不会包含具体代码，而是提供一个高层次的指南，以帮助理解整个过程。 #### 1. 环境搭建 - **选择操作系统**：推荐使用Linux或Windows，确保有足够的计算资源（CPU/GPU）来支持深度学习模型的运行。 - **安装依赖库**：包括Python环境、PyTorch或TensorFlow等深度学习框架、OpenCV用于图像处理、dlib或其他面部特征检测库等。 - **获取YOLO模型**：下载预训练的YOLO模型，或者根据自己的数据集进行微调，特别是针对特定行为如打电话、打哈欠的行为特征。 #### 2. 数据准备 - **收集数据**：收集或创建一个包含驾驶员正常驾驶、打电话和打哈欠等行为的数据集。每个类别应该有足够的样本量以确保模型的学习效果。 - **标注数据**：对数据进行标注，明确指出哪些帧属于哪种行为。可以使用像LabelImg这样的工具

该数据是通过裁剪人员后的图片，进行图像中手机的标注，适用于业务场景为先进行人员检测，再对人员图像中手机进行二次检测。 里面含有打电话数据共8201张，已进行标注和调整，有VOC标注格式和yolo标注格式两种，可直接用于YOLO的训练。也可转为自己想用的其他格式。 另有人员未打电话数据集10000多张，无标注内容。结合打电话数据集，可适用于分类模型的训练。 数据场景种类多，数据量大，数据质量高，实测yolov5目标检测训练效果好，模型可通用于各种场景下的识别，实际现场识别准确率能达到90%。

抽烟及打电话行为数据集，适用于深度学习用户抽烟或打电话行为检测。共有5373张图像：打电话数据1227张、吸烟数据2168张、正常数据1978张。

minaMEID1.8三网打电话.pkg

行人或办公室场景，人员打电话裁剪图，训练集，共8201张图片，带xml格式标注文件，另有相同场景未打电话照片。可用于目标检测或者分类场景数据集。

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1、基于深度学习+opencv实现抽烟打电话识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、4000多张图片数据训练，7000多个目标，迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“打电话”和“抽烟” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、YOLOv5打电话行为检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: phone 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127048938?spm=1001.2014.3001.5501

1、YOLOv7打电话行为检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: phone 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127048938?spm=1001.2014.3001.5501

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