卷积神经网络-基于Opencv+卷积神经网络实现的疲劳驾驶检测算法.zip

# DFPSystem(基于OpenCV和卷积神经网络的预防驾驶疲劳系统) 所使用的数据集来自 http://parnec.nuaa.edu.cn/_upload/tpl/02/db/731/template731/pages/xtan/ClosedEyeDatabases.html http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ ## 处理数据集 请保证环境配置正确，以便接下来的运行。具体的第三方库请自行查找。 请在文件夹下创建两个新文件夹 -> `data` & `output` 在data文件夹下 新建五个文件夹 `closed_eyes_face_data` & `open_eyes_face_data` & `gridsearches` & `result` & `train` 运行 `closed_eyes_cropper.py` 以及 `open_eyes_cropper.py` 以从数据集中裁剪图片 ## 网格搜索 运行 `importer.py` 获取网格搜索结果 ## 训练模型 运行 `ModelExport.py` 训练模型并保存至文件夹下 为了更好地得到结果，请改变 `ModelExport.py` 最后一行 `best_model_5.h5` -> `best_model_x.h5` 再运行 ## 实现实时监测 确保你的显卡显存足够支撑，否则很容易卡死 运行 `run.py` 即刻 ## 相关问题 关于 `SpeedTest.py` 使用其中一个数据来验证模型准确度 数据集若下载失败，请科学上网，或者直接提issue 改天上传 如果你在模型训练的时候报 `Out of memory` 错误，请修改 `batch_size` 小一点，不过会影响模型