毕业设计项目：YoloV5和Dlib实现的疲劳与分心行为检测系统

资源摘要信息:"本资源为一个基于YoloV5和Dlib的毕业设计项目，主要功能是进行疲劳检测和危险驾驶检测。项目的代码已经过测试和运行，功能正常，可以放心使用。 该项目主要分为两个部分，即疲劳检测和分心行为检测。在疲劳检测部分，项目使用了Dlib库来进行人脸关键点的检测，然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断驾驶员是否出现闭眼或打哈欠的行为，再利用Perclos模型来计算疲劳程度。Perclos模型是一种常用于评估疲劳的模型，它的原理是通过测量眼睛在一定时间内闭合的比例来评估疲劳程度。 在分心行为检测部分，项目使用了YoloV5进行目标检测，主要检测驾驶员是否在进行玩手机、抽烟、喝水这三种分心行为。YoloV5是一种非常强大的目标检测模型，它能在保证检测精度的同时，实现高效的实时目标检测。 这个项目使用Python作为编程语言，利用了YoloV5和Dlib这两个强大的库，同时也使用了OpenCV库来进行图像的处理。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了很多常用的图像处理功能，如图像的读取、显示、保存、颜色空间的转换等。 总的来说，这个项目是一个非常实用的危险驾驶检测系统，能够有效地帮助我们进行疲劳检测和分心行为检测，从而减少交通事故的发生。" 标签:"毕业设计 源码 python yolo opencv"