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........

1. 双击dsm.exe可打开演示程序，使用电脑摄像头测试（或电脑接接USB摄像头） 2. 双击test.bat可通过传参数的方式调用dsm.exe检测sample目录对应的测试视频 3. demo.mp4为运行效果 4. 本程序使用了opencv4.11库 5. 本程序使用VS2019开发 6. 本程序为x64版本 7. 功能：Driver State Monitoring，即驾驶员状态监测 8. 详细功能：人为遮挡、姿态异常、打哈欠、打电话、抽烟、分神、闭眼检测 注：若您的电脑无法运行，请安装VS2019运行库再试