<项目介绍>
基于三维卷积神经网络的卒中患者疲劳检测
本项目构建基于迁移学习的C3D模型用于卒中后疲劳识别；针对数据集的类别不平衡特点，构建基于重采样的C3D网络模型；在上述基础上，提出基于Bagging集成学习的卒中后疲劳识别算法；基于上述算法实现，利用PyQt5设计了一款实时运行、用户友好的卒中后疲劳识别系统，该系统界面如下：
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不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学
该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！
1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！
2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。
3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。
下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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