夸克喵-优快云博客

原创基于dlib模型的疲劳驾驶检测系统的设计与实现（完整毕设项目）

计算机专业的毕业设计，一种基于 dlib 模型的疲劳驾驶检测系统，含完整代码和论文，可运行，包括网页可视化界面，可连接手机摄像头。

2023-06-07 00:22:51 1131 6

原创基于深度强化学习的绘画智能体代码分析（六）

env.pyimport sysimport jsonimport torchimport numpy as npimport argparseimport torchvision.transforms as transformsimport cv2from DRL.ddpg import decodefrom utils.util import *from PIL import Imagefrom torchvision import transforms, utilsdevi.

2021-10-18 21:27:39 1039

原创基于深度强化学习的绘画智能体代码分析（五）

GIthub源码import torchimport torch.nn as nnimport numpy as npfrom torch.optim import Adam, SGDfrom torch import autogradfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import grad as torch_gradimport torch.nn.ut

2021-10-12 21:32:51 364

原创基于深度强化学习的绘画智能体代码分析（四）

基于深度强化学习的绘画智能体代码分析（四）Github源码tensorboard.pyimport PIL #图像处理库import scipy.misc #将数组保存成图像形式from io import BytesIO #在内存中读写bytesimport tensorboardX as tbfrom tensorboardX.summary import Summaryclass TensorBoard(object): def __init__(self, model_d

2021-10-11 22:17:06 444

原创基于深度强化学习的绘画智能体代码分析（三）

基于深度强化学习的绘画智能体代码分析Github源码链接ddpg.pyimport numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.optim import Adam, SGDfrom Renderer.model import *from DRL.rpm import rpmfrom DRL.actor import *from DRL.critic impo

2021-08-06 21:49:45 311

原创基于深度强化学习的绘画智能体代码分析(二)

基于深度强化学习的绘画智能体代码分析(二)Github源码链接import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.nn.utils.weight_norm as weightNormfrom torch.autograd import Variableimport sysdef conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1): return w

2021-08-01 19:19:14 283

原创基于深度强化学习的绘画智能体代码分析

基于深度强化学习的绘画智能体代码详解Github源码链接actor.py导入库import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.nn.utils.weight_norm as weightNormfrom torch.autograd import Variableimport sys定义3*3的二维卷积模板def conv3x3

2021-07-21 23:34:35 465 1

原创 CNN网络实现手写数字（MNIST）识别代码分析

CNN网络实现手写数字（MNIST）识别代码分析(自学用)Github代码源文件本文是学习了使用Pytorch框架的CNN网络实现手写数字（MNIST）识别#导入需要的包import numpy as np //第三方库，用于进行科学计算import torch from torch import nnfrom PIL import Image // Python Image Library,python第三方图像处理库import matplotlib.pyplot as plt

2021-07-19 20:56:44 5756 1

原创通俗易懂的理解卷积

通俗易懂的理解卷积在图像上的运用先来看一个例子：有这么一副图像，可以看到，图像上有很多噪点高频信号，就好像平地耸立的山峰：看起来很显眼。平滑这座山峰的办法之一就是，把山峰刨掉一些土，填到山峰周围去。用数学的话来说，就是把山峰周围的高度平均一下。由此，我们可以把图片转换成矩阵然后用下面这个平均矩阵（说明下，原图的处理实际上用的是正态分布矩阵，这里为了简单，就用了算术平均矩阵）来平滑图像比如我要平滑a1,1 点，就在矩阵中，取出a1,1 点附近的点组成矩阵f，和 g进行卷积计算后，再填回去：

2021-07-18 23:25:44 9929

原创 Python numpy函数与矩阵

一维矩阵Python numpy.ones（）函数返回给定形状大小的数组，其中元素的值设置为1。>>> np.ones(3)array([1., 1., 1.]) //生成了一维矩阵，元素的默认数据类型为float。这就是数组中1.的原因

2021-07-18 21:27:49 1174

基于dlib模型的疲劳驾驶检测系统的设计与实现

为了有效预防疲劳驾驶引发的交通事故，本文开发了一种基于 dlib 模型的疲劳驾驶检测系统。研究表明，疲劳状态常常表现为人体面部表情中的眨眼、打哈欠和点头等行为。本系统通过提取驾驶员面部的68个特征点及其坐标，并利用 dlib 模型计算长宽比，从而统计驾驶员眨眼和打哈欠的次数。同时，利用人体姿态估计算法，以便统计驾驶员的点头次数。通过分析驾驶员的眨眼、打哈欠和点头次数，本系统能够及时检测出驾驶员的疲劳驾驶状态，并及时作出安全提示，从而有效预防疲劳驾驶引发的交通事故。

2023-06-07