基于python的卷积神经网络的疲劳驾驶检测模型评估与测试代码

基于Python的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）用于疲劳驾驶检测的模型通常会包含以下几个步骤：

1. **数据预处理**：首先需要收集或准备疲劳驾驶相关的视觉数据，如驾驶员的眼睛、面部表情等特征。数据需要进行归一化、大小标准化等处理。

import cv2
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载图像数据
X = ... # 图像数组
y = ... # 疲劳标签 (0 - 非疲劳，1 - 疲劳)

# 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

2. **模型构建**：利用Keras或PyTorch库中的`tf.keras.models.Sequential`或`torch.nn.Module`创建一个CNN模型，包括卷积层、池化层、可能的全连接层以及最终的分类层。

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
model = tf.keras.models.Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(image_height, image_width, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')  # 二分类问题，输出概率
])

3. **模型训练**：使用训练数据集对模型进行训练，并设置适当的优化器和损失函数。

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

4. **模型评估**：使用测试数据集对模型性能进行评估。

test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_accuracy}')

5. **模型保存与部署**：将模型保存以便后续使用，例如序列化到硬盘或作为API服务。

model.save('fatigue_detection_model.h5')