基于SSD和PERCLOS的危险驾驶行为检测系统

资源摘要信息: "本项目是一个基于Python开发的危险驾驶行为检测系统，主要利用SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测算法来识别和评估驾驶员的闭眼、张嘴、吸烟、打电话等行为，以此来判断驾驶员是否存在疲劳迹象。系统采用了PERCLOS（Percentage of Eye Closure）准则，该准则是一个量化疲劳程度的重要指标。该项目不仅能够识别上述行为，还能够进行表情识别，并涵盖了7类情绪识别、眨眼、打哈欠等行为的检测，最终实现对危险驾驶行为的早期预测和预防。 主要文件和功能概述如下： - ssd_net_vgg.py：包含了一个名为SSD的类，该类负责构建SSD目标检测模型的基础网络结构。SSD是一种针对目标检测任务设计的深度学习模型，它能够在单次前向传播中直接预测出一系列的边界框（bounding boxes）以及各个框内目标的类别概率。 - Train.py：用于训练SSD模型的代码文件。训练过程涉及将数据集中的图像和相应的标注信息输入到SSD模型中，通过反向传播算法优化模型参数。 - voc0712.py：负责处理VOC2007和VOC2012数据集的代码文件。数据集中的图像需要进行预处理，包括缩放、归一化、数据增强等，以适应模型训练的要求。 - loss_function.py：定义了用于SSD模型的损失函数，该函数结合了分类损失和定位损失，用于在训练过程中指导模型参数的优化。 - detection.py：该文件处理SSD返回的检测结果，将其转换为可被OpenCV处理的格式，OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。 - test.py：用于单张图片的测试代码，允许用户输入一张图片文件名，程序将执行目标检测并展示检测结果。 - l2norm.py：包含l2正则化的相关实现，l2正则化是一种常用的防止过拟合的技术，通过在损失函数中增加权重的二次范数来限制模型复杂度。 - Config.py：配置参数文件，用于设定模型训练和测试过程中的各种参数，比如学习率、批大小、训练周期等。 - utils.py：提供了一系列工具函数，如数据加载、图像处理、结果评估等辅助功能。 - camera_detection.py：摄像头检测代码，具体分为V1和V2两个版本，负责从实时视频流中检测驾驶员的行为。 - augmentations.py：生成识别框的代码，实现数据增强功能，帮助模型更好地泛化到真实世界的驾驶场景。 - Run.py：主程序运行文件，用于启动整个危险驾驶行为检测系统的运行流程。 - MainWindow.py：负责UI界面布局的代码文件，提供用户交互界面，如选择图片、查看结果等。 - Emoji文件夹：存放人脸情绪识别相关的文件和数据。 - mtcnn文件夹：包含人脸定位检测的相关文件，MT-CNN是一个用于精确人脸检测的深度学习模型。 - test文件夹：存放用于测试系统的视频和图片素材。 - Facemask文件夹：包含口罩检测相关的代码，用于判断驾驶员是否佩戴了口罩。 整体而言，该项目通过整合计算机视觉技术和深度学习方法，能够有效地监控驾驶员的面部表情和行为，以识别疲劳和危险驾驶行为，进而对驾驶安全做出智能预警。"