视频演示和代码仓库:
https://space.bilibili.com/124080712?spmidfrom=333.1007.0.0
找到对应的021期
效果演示图如下:
完整的文件展示如下:
其中dataset文件夹下存放的图像数据集,包括alert(注意力集中)、non_vigilant(漫不经心)、tired(疲劳)等。
运行01训练数据集文本生成.py会将数据集图片路径保存在txt文本中。
运行02CNN迁移学习训练模型.py会将txt文本中的图像数据读取进行模型的训练,最后保存在weights文件夹下。
运行03pyqt界面.py展示可视化的界面,交互按钮,可以加载图片进行检测,识别状态:alert(注意力集中)、non_vigilant(漫不经心)、tired(疲劳)等。
该项目包含一个视频演示和代码仓库,主要展示了如何利用CNN进行迁移学习训练模型,对人的注意力状态如‘注意力集中’、‘漫不经心’、‘疲劳’进行识别。数据集包含对应状态的图像,通过运行脚本可生成训练数据并训练模型,最终实现一个PyQT界面供用户交互检测。
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