# 人物专注性检测
## 项目快速预览
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## 1.0版本
在征得原作者的同意之后，进行了部分修改，得到V1.0版本
主要不同地方为：
1、疲劳检测中去掉了点头行为的检测，仅保留闭眼检测和打哈欠检测。
2、Yolov5的权重进行了重新训练，增加了训练轮次。
3、前端UI进行了修改，精简了部分功能。
## 项目介绍
该项目为人物专注性检测，分为两个检测部分，疲劳检测和分心行为检测。
疲劳检测部分，使用Dlib进行人脸关键点检测，然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠，并使用Perclos模型计算疲劳程度。
分心行为检测部分，使用Yolov5，检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。
## 使用方法
依赖：YoloV5、Dlib、PySide2
直接运行main.py，即可使用本程序，具体效果可以观看演示视频。
各函数的信息，均在代码中写好了注释
基于YOLOv5+Deepsort实现驾驶员的危险驾驶行为的预警监测源码+训练好的模型+数据集.zip （59个子文件） 
-毕设文件- 
演示视频.MP4 21.72MB
myfatigue.py 4KB myframe.py 1KB mydetect.py 4KB weights shape_predictor_68_face_landmarks.dat 95.08MB best.pt 13.71MB main.py 8KB ui_mainwindow.py 7KB utils google_utils.py 5KB loss.py 9KB metrics.py 9KB autoanchor.py 7KB general.py 21KB wandb_logging log_dataset.py 2KB wandb_utils.py 7KB activations.py 2KB google_app_engine Dockerfile 821B app.yaml 173B
additional_requirements.txt 105B plots.py 17KB datasets.py 41KB __pycache__ datasets.cpython-39.pyc 31KB plots.cpython-39.pyc 15KB general.cpython-39.pyc 17KB google_utils.cpython-39.pyc 3KB torch_utils.cpython-39.pyc 11KB metrics.cpython-39.pyc 7KB torch_utils.py 12KB mainwindow.ui 6KB models hub yolov5x6.yaml 2KB anchors.yaml 3KB yolov5-p2.yaml 2KB yolov5-panet.yaml 1KB yolov5s6.yaml 2KB yolov3.yaml 1KB yolov5-p6.yaml 2KB yolov5-p7.yaml 2KB yolov5l6.yaml 2KB yolov5m6.yaml 2KB yolov3-spp.yaml 1KB yolov3-tiny.yaml 1KB yolov5-fpn.yaml 1KB export.py 4KB yolov5m.yaml 1KB yolov5s.yaml 1KB yolov5l.yaml 1KB common.py 12KB experimental.py 5KB __pycache__ experimental.cpython-39.pyc 6KB common.cpython-39.pyc 14KB yolov5x.yaml 1KB yolo.py 12KB images 
1620298460804.gif 7.29MB __pycache__ mydetect.cpython-39.pyc 3KB myframe.cpython-39.pyc 1KB ui_mainwindow.cpython-39.pyc 3KB fatigue.cpython-39.pyc 3KB myfatigue.cpython-39.pyc 2KB README.md 1KB资源评论
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