困乏

很有趣,我又不想干活了,今天老外会来,那么要留下来吃晚饭了,不能提前下班了呀。麻烦的事情啊

今天有点点潮湿

我有点头晕,颈椎还有问题,一是由于睡眠不足,二是由于长期坐着工作。 

### 使用CNN卷积神经网络实现疲劳预测 #### 数据准备 为了构建有效的疲劳预测模型,数据集的选择至关重要。通常情况下,用于疲劳监测的数据可能来自驾驶员的眼睛图像、面部表情或其他生物信号。这些数据需要经过预处理,包括但不限于裁剪、缩放以及标准化等操作[^1]。 #### 构建CNN架构 对于疲劳预测任务来说,可以采用类似于引用中的CNN结构来设计模型。具体而言: - **输入层**:接收预处理后的图像作为输入。 - **卷积层**:多层卷积操作能够自动学习到眼睛状态下的局部特征表示;例如闭合程度、眨眼频率等有助于判断司机是否处于疲倦状态的信息。 - **池化层**:减少参数数量的同时保持重要特性不变。 - **全连接层**:最后几层通常是密集连接的节点,负责将前面学到的空间层次上的抽象概念映射成具体的分类标签——即“清醒”或“困乏”。 下面是一个简单的Python代码片段展示如何定义这样一个基本框架: ```python import torch.nn as nn class FatigueDetectionCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): # 假设有两个类别:“清醒”, “困乏” super(FatigueDetectionCNN, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2)), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=(5, 5), padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=(3, 3), padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=(3, 3), padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2) ) self.classifier = nn.Linear(in_features=256 * 6 * 6, out_features=num_classes) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.view(-1, 256 * 6 * 6) x = self.classifier(x) return x ``` 此段代码展示了创建一个基础版本的CNN模型的过程,该模型适用于二元分类问题(如区分清醒与否)。实际应用中还需要考虑更多因素,比如优化器的选择、损失函数的设计等等。
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