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最新推荐文章于 2025-04-14 09:58:14 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/akrusher/articles/8032600.html
AR人脸识别数据集（已分类）
02-10
经典的AR人脸识别数据集。100人，每人26张，已分类，jpg格式，灰度图，像素165x120。 分为正常、墨镜遮挡、围巾遮挡、光照变化、表情变化等情况。
人脸数据集下载链接整理.rar
04-09
人脸数据集下载链接整理.rar
疲劳驾驶检测和识别1： 疲劳驾驶检测和识别数据集(含下载链接)
AI吃大瓜的博客
07-21 1万+
疲劳驾驶检测数据集，疲劳驾驶分类数据集；疲劳驾驶数据集；fatigue driving dataset;
基于YOLOv5的疲劳驾驶检测系统（Python+清新界面+数据集）
思绪无限的博客
03-20 2万+
基于YOLOv5的疲劳驾驶检测系统使用深度学习技术检测常见驾驶图片、视频和实时视频中的疲劳行为，识别其闭眼、打哈欠等结果并记录和保存，以防止交通事故发生。本文详细介绍疲劳驾驶检测系统实现原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可对图像中存在的多个目标进行识别分类。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
【深度学习目标检测】二十四、基于深度学习的疲劳驾驶检测系统-含数据集、GUI和源码（python，yolov8）
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
03-23 3355
疲劳驾驶是引发交通事故的重要因素之一。驾驶员在长时间驾驶或缺乏休息的情况下，反应速度和判断能力会显著下降，从而增加事故风险。通过实时检测驾驶员的疲劳状态，并及时发出警告或采取相应措施，疲劳驾驶检测系统可以显著提高道路安全性，减少因疲劳驾驶引发的事故。：长时间驾驶对驾驶员的身体健康也有不良影响，可能导致肌肉疲劳、眼睛疲劳、颈椎问题等。通过检测疲劳状态，系统可以提醒驾驶员适时休息，有助于保护驾驶员的身体健康。：疲劳驾驶不仅危险，还会导致驾驶效率下降。
疲劳驾驶监测数据集.zip
05-04
本数据集包含了人疲劳时的一些照片，建议训练时可以把打哈欠张嘴的状态和闭眼的状态作为疲劳标准，以此来进行一个新手练习的小项目。 经过测试发现，由于原数据集中存在图片数据与标注数据不匹配的问题，故我们需要将不匹配的这部分数据删除。 代码参考如下 import os,shutil jpeg = ‘Dataset/dataset/JPEGImages’ jpeg_list = os.listdir(jpeg) anno = ‘Dataset/dataset/Annotations’ anno_list = os.listdir(anno) for pic in jpeg_list: name = pic.split(‘.’)[0] anno_name = name + ‘.xml’ print(anno_name) if anno_name not in anno_list: os.remove(os.path.join(jpeg,pic))
人脸数据集百度云的下载
11-07
人脸数据集是用于人脸识别、人脸检测、人脸表情识别等领域的研究和应用中的重要资源。这些数据集通常包含大量的人脸图像及其相关的标注信息，可用于训练和评估人脸识别算法的性能。这些数据集广泛用于学术研究和工业...
opencv人脸数据集.zip
07-27
在这个“opencv 人脸数据集.zip”压缩包中，我们找到了与人脸识别相关的资源，这对于开发和测试人脸检测算法至关重要。下面将详细阐述这个数据集以及相关的知识点。 1. **人脸识别**: 人脸识别是计算机视觉领域的一...
CASIA NIR-VIS 2.0近红外(NIR)人脸数据集
02-27
To complement the disadvantages of the HFB database, we collect a larger database called CASIA NIR-VIS 2.0 database, in which the images are captured using the same device as the HFB database....
目标检测-人脸检测数据集-1000张图-+对应VOC/COCO/YOLO三种格式标签+数据集划分脚本+支持GPU(GPUs)
01-15
获取该数据集的资源可以通过提供的百度网盘链接，提取码为6666。总的来说，这个人脸检测数据集是一个全面的工具包，涵盖了从数据准备到模型训练的各个环节，对于研究人员和开发者来说是一个非常有价值的资源，可以...
疲劳驾驶数据集-dataset.rar
03-21
疲劳驾驶数据集，标签格式为xml和txt两种格式， 类别为：closed_eye、closed_mouth、open_eye、open_mouth
[数据集][VOC]疲劳驾驶数据集VOC格式4类别-4362张
07-07
数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：4362 标注数量(xml文件个数)：4362 标注类别数：4 标注类别名称:["closed_eye","closed_mouth","open_eye","open_mouth"] 每个类别标注的框数： closed_eye count = 2485 closed_mouth count = 3343 open_eye count = 4903 open_mouth count = 936 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：closed_eye闭眼，closed_mouth闭嘴，open_eye睁眼，open_mouth张嘴，通过睁闭眼嘴判断是否处于疲劳状态 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
yolo算法-dms疲劳驾驶员数据集-8511张图像带标签-没有安全带-唤醒-昏昏欲睡-安全带-电话-打哈欠.zip
11-17
yolo系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>， 其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值
yolov5疲劳驾驶数据集
07-10
数据集包含四种类别，分别是张嘴闭嘴、睁眼闭眼 扣：2046删532除381 注意: 1.可定制！检测车辆，树木，火焰，人员，安全帽，烟雾，情绪，口罩佩戴……各种物体都可以定制，价格私聊另商！ 2.包安装！如果安装不上可以保持联系，3天安装不上可申请退货！
毕业设计 - 题目： 基于深度学习的疲劳驾驶检测 深度学习
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11-15 2万+
1 课题背景 关于对疲劳驾驶的研究不在少数， 不少学者从人物面部入手展开。 人类的面部包含着许多不同的特征信息， 例如其中一些比较明显的特征如打哈欠、 闭眼、 揉眼等表情特征可用来作为判断驾驶员是否处于疲劳状态的依据。 随着计算机技术的不断发展， 尤其是在人工智能相关技术勃发的今天， 借助计算机可以快速有效的识别出图片中人脸特征， 对处于当前时刻驾驶员的精神状态做出判断， 并将疲劳预警信息传达给司机， 以保证交通的安全运行， 减少伤亡事故的发生。 2 实现目标 经查阅相关文献，疲劳在人体面部表情中表现出大致
疲劳驾驶模块开发流程
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使用yolov8对训练模型，实现疲劳驾驶检测任务
【数据共享】深度学习异常行为数据集—疲劳驾驶数据集—行为分析数据集
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今天分享一下这几种数据集： 异常行为数据集 疲劳驾驶数据集 行为分析数据集 文章目录行为分析数据集：疲劳驾驶数据集异常行为监控数据集三维卷积特征提取器：100G异常行为数据集送上：异常行为数据集（图像）公众号来袭 行为分析数据集： oops数据集，近21000个视频的异常行为视频帧，截取保存下来，有各种行为，多为异常行为与失败行为。 链接：https://pan.baidu.com/s/1vmqbmct_wsym_0UqO-g96Q 提取码：5l80 疲劳驾驶数据集 链接：https://pan.baid
【免费下载】 驾驶员疲劳状态检测数据集
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疲劳驾驶检测和识别2：Pytorch实现疲劳驾驶检测和识别(含疲劳驾驶数据集和训练代码)
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疲劳驾驶检测和识别2：Pytorch实现疲劳驾驶检测和识别(含疲劳驾驶数据集和训练代码)；驾驶异常行为识别，疲劳驾驶识别，疲劳驾驶检测
OpenCV人脸数据集教程与下载
由于原网站上的数据集链接已经无法访问，这个压缩包中的数据集就显得尤为珍贵。 #### 数据集可能的使用方式： 1. **机器学习模型训练**：可以使用这些数据集训练机器学习模型，比如支持向量机（SVM）或者决策树...
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