基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为（疲劳+危险行为）预警系统.zip该项目为人物专注性检测，分为两个检测部分，疲劳检测和分心行为检测。 疲劳检测部分，使用Dlib进行人脸关键点检测，然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠，并使用Perclos模型计算疲劳程度。 分心行为检测部分，使用Yolov5，检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。 使用方法 依赖：YoloV5、Dlib、PySide2 直接运行main.py，即可使用本程序。 基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为（疲劳+危险行为）预警系统.zip该项目为人物专注性检测，分为两个检测部分，疲劳检测和分心行为检测。 疲劳检测部分，使用Dlib进行人脸关键点检测，然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠，并使用Perclos模型计算疲劳程度。 分心行为检测部分，使用Yolov5，检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。 使用方法 依赖：YoloV5、Dlib、PySide2 直接运行main.py，即可使用本程序。

基于Android智能移动终端的汽车疲劳驾驶预警系统的研究与实现