基于YOLOV7的疲劳驾驶检测系统_如何在基于yolo疲劳驾驶检测里面加一个疲劳判定与预警

疲劳驾驶司机异常驾驶行为检测及预警系统Python

1.基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为 （疲劳＋危险行为）预警系统，使用改进网络结构YOLOV7+PERCLOS实现。
2.可以检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为，可以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，并计算疲劳程度直接运行ui.py，即可使用本程序，各函数的信息，均在代码中写好了注释。依赖：YoloV7、Dlib、PySide2可直接调用摄像头实时检测，有可视化界面。
3.包括疲劳检测（打哈欠，低头，闭眼），吸烟检测，吃喝东西检测，打电话检测，摄像头实时检测，视频导入检测。
4.检测精度高，配置环境打包发送，售后进行配置环境指导安装
5.python疲劳驾驶预警系统

环境部署说明

一、 环境配置

1) Python与Anaconda

1. 1. Python与Anaconda 和pycharm（社区版免费）

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言。

（你也可以使用C语言或者Java，这里只介绍Python的安装）

安装Anaconda能使我们配置环境更加方便。

我们可以在这个网址下载Anaconda：https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads

一般我们选择64位。安装过程一般为：

【选择‘Just me’】==》【选择安装路径，最好不在C盘】==》【两个选项都打钩】==》【完成】

这时候应该能在【开始】找到【Anaconda3（64-bit）】，至此Anacanda3安装完成。

（你可以在利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn（适合小白的保姆级教学）_将python的版本切换为paddle环境中的python插件-CSDN博客 找到详细的安装说明）

1. 1. 1. Pytorch环境配置

在【开始】菜单中找到【Anaconda3（64-bit）】文件夹，打开Anaconda prompt

执行【conda env list】查看环境

创建新的环境，输入

【conda create -n pytorch python=3.7】

其中【pytorch】是环境的名字，并不是要你下载pytorch，【python=3.7】是使用的Python版本

执行后会列出该环境要安装的包，输入y执行即可

安装完成后，再次执行【conda env list】，可以看到pytorch环境，执行【conda activate pytorch】，激活环境

1. 1. 1. Pycharm配置

Pycharm是一款十分好用的Python IDE，你也可以使用其他的IDE，这里介绍Pycharm环境的安装

在官网下载Pycharm，一般下载社区版（社区版够用，专业版要付费）

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

安装。注意尽量不要安装在C盘

这里全打钩

选择【later】

打开Pycharm，选择【new project】，注意尽量不在C盘

相关库和Requirements.txt内库的安装

1.将该word同目录文件夹内的requirements.txt放到c盘根目录

2.在cmd内（不知道怎么打开cmd百度）输入：

1）c:

2)  cd C:\

3）activate pytorch

4）pip install -r requirements.txt -i Simple Index

5）pip install -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html torch==1.7.0 torchvision==0.8.0

3.等待全部下载完毕，任何一个文件没安上，百度手动安装

requirements.txt包

numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
pillow
imageio
pywin32
pyautogui
comtypes
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
PyQt5
tqdm>=4.41.0
mediapipe
numpy
opencv-python
tensorboard>=2.4.1
xlwt
PySide2

改进的网络结构

# YOLOv7