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omnigeeker
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Description

基于深度学习的驾驶员状态检测,不仅仅可以识别出疲劳驾驶,还能够识别出各种各样的状态

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驾驶员状态检测

Distracted Driver Detection

描述

使用深度学习方法检测驾驶员的状态。

  • 输入:一张彩色图片
  • 输出:十种状态的概率

状态列表:

  • c0: 安全驾驶
  • c1: 右手打字
  • c2: 右手打电话
  • c3: 左手打字
  • c4: 左手打电话
  • c5: 调收音机
  • c6: 喝饮料
  • c7: 拿后面的东西
  • c8: 整理头发和化妆
  • c9: 和其他乘客说话

数据

此数据集可以从 kaggle 上下载。Distracted Driver Detection

如果你下载有困难,可以点这里:百度云

报告说明

  • 开题报告: proposal.pdf
  • 毕业项目报告: capstone.pdf

代码说明,依次执行以下步骤:

1. 拆分数据集代码

splite_valid.py

2. 基准模型代码

keras-vgg16-visual-finetune.ipynb

3. 单模型代码

keras-resnet50-visual-finetune.ipynb

keras-inceptionV3-visual-finetune.ipynb

keras-xception-visual-finetune.ipynb

4. 混合模型代码

生成混合模型的输入;writebottleneckwithfinetune.py

最终模型执行代码:main-finetune.ipynb

下面是废弃的代码,共参考

不做finetune的 生成混合模型的输入:write_bottleneck.py

不做finetune的 最终混合模型代码:main-without-finetune.ipynb

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