开源项目推荐：多功能驾驶员安全行为监测系统

开源项目推荐：多功能驾驶员安全行为监测系统

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/da/Dangerous_driving_behavior_detection

在现代交通环境中，驾驶者的安全行为直接关系到道路的安全与畅通。今天，我们向您推荐一个极具前瞻性的开源项目——多功能驾驶员安全行为监测系统。该系统基于Python和PyTorch构建，利用先进的计算机视觉技术，实时监控并评估驾驶员的行为状态，从而有效预防交通事故，保障行车安全。

项目介绍

这个项目致力于打造一个全面的驾驶员辅助监测工具，它能够实现包括PERCLOS计算、眨眼频率检测、打哈欠检测、疲劳检测、人脸情绪识别以及口罩佩戴检测等多种功能。通过这些功能的综合运用，系统能实时判断驾驶者是否处于疲劳或分心状态，及时发出警报，大大提升驾驶安全性。

技术分析

核心技术栈：

• Python 3.7.4: 稳定的开发环境基石。
• PyTorch 1.4.0: 强大的深度学习框架，支持模型的快速训练与部署。
• OpenCV: 进行图像处理的利器，优化视频流分析。
• SSD(Single Shot MultiBox Detector): 在ssd_net_vgg.py中定义的轻量级检测器，高效执行目标检测任务。

系统架构亮点：

• 损失函数(loss_function.py)：定制化的损失函数优化，确保高精度的目标识别。
• 数据增强(augmentations.py)：提高模型泛化能力，使系统能在多样化的环境下稳定工作。
• UI设计(MainWindow.py)：直观的用户界面，简化用户操作流程。

应用场景

此系统的应用广泛，尤其适合于：

• 智能汽车: 实时监控驾驶员状态，提升自动驾驶安全等级。
• 商用车队管理: 监控驾驶员健康状况，降低事故风险。
• 驾驶员培训: 作为训练工具，帮助培养良好的驾驶习惯。
• 车载娱乐系统: 结合情绪检测，提供个性化娱乐体验。

项目特点

1. 多维度安全监测：整合多种生理指标与行为模式，实现全方位安全评估。
2. 高精度检测：经过训练的模型达到了82.18%的准确率，提供了可靠的检测效果。
3. 易于扩展：清晰的代码结构和详细注释便于开发者添加更多功能。
4. 交互友好：提供了摄像头实时检测与UI界面，易于部署与使用。

获取与贡献

开源意味着共享与进步。你可以从GitHub获取最新代码，并通过提供的数据集链接快速启动你的实验。欢迎全球开发者参与贡献，共同推动该项目的发展，守护每一程的安全。

在这个项目中，不仅仅是技术的展现，更是对社会责任的承担。让我们携手，用技术的力量，为道路安全筑起一道坚实的防线。

Dangerous_driving_behavior_detection 利用SSD目标检测算法判断是否闭眼或者张开嘴和吸烟打电话等手势行为，通过PERCLOS准则判断是否疲劳等等，功能涵盖7类情绪识别，眨眼判断，哈欠判断，吸烟，打电话等，达到危险驾驶检测的功能 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/Dangerous_driving_behavior_detection