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)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/131834946
时间: 2024-10-13 16:04:14 浏览: 24
PyTorch是一个流行的深度学习框架,可以用于各种计算机视觉任务,包括疲劳驾驶检测。在疲劳驾驶识别项目中,通常会利用卷积神经网络(CNN)或者更先进的模型,如Transformer,来分析驾驶员的行为特征,例如面部表情、眼睛运动等。
首先,你需要获取疲劳驾驶相关的数据集,比如Drowsy Driver Detection(DDD)数据集或者专为此类任务设计的数据集。这类数据集中包含正常驾驶和疲劳驾驶的视频片段,以及相应的标签信息。常见的开源数据集中,Udacity's Driver Attention Estimation (DAE) 数据集就是一个例子。
接下来,你可以按照以下步骤进行:
1. **数据预处理**:对视频帧进行归一化、裁剪、大小调整等操作,并将它们转化为适合模型输入的张量格式。
2. **构建模型**:使用PyTorch构建一个模型,比如基于ResNet、EfficientNet或者自定义架构。模型可能会包括卷积层、注意力机制等,用于提取关键特征并判断驾驶者的疲劳程度。
3. **准备损失函数和优化器**:选择适当的损失函数,如二元交叉熵,用于分类任务。常用的优化器有Adam或SGD。
4. **训练模型**:将数据集划分为训练集和验证集,通过循环遍历每个批次的数据,更新模型参数以最小化损失。
5. **评估与调整**:定期在验证集上评估模型性能,如准确率、召回率等。如果效果不佳,可能需要调整超参数或者尝试不同的网络结构。
6. **预测与应用**:在新的视频帧上应用训练好的模型,得到疲劳驾驶的概率,并设置阈值将其转换为二进制决策。
下面是一段简化的示例代码,这只是一个基本框架,实际实现会更复杂:
```python
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 冻结基础层
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 定义最后几层用于分类
num_classes = 2 # 疲劳和非疲劳
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)
# 训练部分...
```
阅读全文