AlphaPose 是一个精准的多人姿态估计系统，是首个在 COCO 数据集上可达到 70+ mAP（72.3 mAP，高于 Mask-RCNN 8.2 个百分点），在 MPII
最近更新: 接近3年前基于图像的手语识别系统研究--人体动作识别，by王瑜
最近更新: 接近3年前使用眨眼+低功率蓝牙模块检测疲劳，检测到疲劳后发出语音干预，可播放声音。Python+Qt
最近更新: 接近3年前一、课题介绍 该课题为基于眼部和嘴部的疲劳驾驶检测。带有一个人机交互界面GUI，通过输入视频，分帧，定位眼睛和嘴巴，通过眼睛和嘴巴的张合度，来判别是否疲劳。 二、操作步骤 第一步：最好电脑安装的是MATLAB 2010以上的版本，兼容性比较好。第二步：如图：打开MATLAB软件，点击红色圈出来的按钮，找到demo.m文件所在的文件夹，选择并加载到当前文件夹工作区。 第三步：双击打开demo.m文件。（注意是.m文件，不是打开.fig文件，否则可能会报错） 第四步：点击绿色的“运行”按钮，如图中红色圆圈圈出的地方 第五步：弹出界面，如下图所示：按照界面按钮依次进行操作即可。
最近更新: 接近3年前一款防止疲劳驾驶的神奇APP，通过部分由自己设计的算法，对驾驶员进行表情的分析和检测，判断是否疲劳驾驶。
最近更新: 接近3年前（1）训练出监测驾驶员精神状态的模型，能够运用在车载摄像头中，对疲劳的驾驶员发出警报。 （2）搭建SSD模型获取人脸框；并基于多任务学习思想，搭建TCDNN进行面部关键点定位及头部姿态估计；计算空间疲劳特征，包括眼睛开合等，进而构建出时空疲劳特征序列，输入LSTM中，最终判定出识别结果。 （3）模型在图像检测集取得 91.1%准确率。最后使用OpenCV框架部署实现实时检测。
最近更新: 接近3年前利用SSD目标检测算法判断是否闭眼或者张开嘴和吸烟打电话等手势行为，通过PERCLOS准则判断是否疲劳等等，功能涵盖7类情绪识别，眨眼判断，哈欠判断，吸烟，打电话等，达到危险驾驶检测的功能
最近更新: 接近3年前基于深度学习的驾驶员状态检测，不仅仅可以识别出疲劳驾驶，还能够识别出各种各样的状态
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