AI自动驾驶员分心困倦检测系统开发视频课程

AI驾驶员监控系统：使用 Python 和计算机视觉检测驾驶员分心和困倦.

欢迎参加这门一体化实践课程，您将学习如何使用 Python、计算机视觉和深度学习开发一个智能人工智能系统， 该系统能够实时检测驾驶员的分心和困倦 。

本课程结合了 ResNet50 的分心检测功能和基于面部标志的困倦检测算法 ，为道路安全和驾驶员监控提供了完整的解决方案。

Published 5/2025
Created by Muhammad Yaqoob G
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Level: All | Genre: eLearning | Language: English | Duration: 22 Lectures ( 1h 17m ) | Size: 1.12 GB

你将学到什么：

分心检测模块：

使用 State Farm 驾驶员分心数据集来训练一个模型，该模型可以识别 10 种不同的分心活动，例如发短信、吃东西、调整收音机或与乘客交谈。

使用 TensorFlow/Keras 训练 ResNet50 深度学习模型 。

应用数据预处理、增强、迁移学习和超参数调整来提高模型准确性。

使用 OpenCV 构建实时干扰检测系统 ，并将其与基于 Tkinter 的 GUI 和 Web 界面集成。

部署您的模型以用于车队管理和 AI 安全系统等实际场景。

困倦检测模块：

使用 Python 和 OpenCV 捕获和处理实时视频源 。

使用 MediaPipe 提取面部特征来分析眼睛和嘴巴的运动。

计算眼睛纵横比 (EAR) 和嘴巴纵横比 (MAR) 来检测疲劳、打哈欠和困倦的迹象。

实施逻辑以在检测到困倦时触发实时警报和视觉警告 。

创建基于 Tkinter 的 UI 来实时显示状态和指标。

在本课程结束时，您将：

建立一个双功能驾驶员监控系统 ，可以同时检测分心和困倦 。

获得人工智能、计算机视觉、深度学习和 GUI 开发方面的实际动手经验。

准备好在运输、物流和安全系统的实际应用中部署您的项目。

无论您是初学者还是中级 Python 开发人员，本课程旨在为您提供构建 AI 驱动的安全解决方案的宝贵实际经验。

您将会学到

了解驾驶员疲劳检测的重要性以及分心对道路安全的影响，以及人工智能系统如何帮助减轻这些风险。
设置 Python 开发环境并安装 OpenCV 和 MediaPipe 等库，用于计算机视觉和干扰检测任务。
从网络摄像头捕获实时视频并探索 State Farm Driver Distraction 数据集来分析和分类不安全的驾驶行为。
提取眼睛和嘴巴等面部特征，并应用 ResNet50 对十种类型的驾驶员分心行为进行高精度和准确度的分类。
计算眼睛纵横比（EAR）和嘴巴纵横比（MAR）来检测困倦，并使用可视化来提高深度学习模型的准确性。
实施算法来检测闭眼和打哈欠等疲劳，并使用迁移学习和微调来优化模型性能。
开发基于 Tkinter 的 GUI，使用带有清晰视觉指示器的实时摄像头馈送进行实时困倦警报和分心检测。
构建交互式用户界面并集成基于 Web 的仪表板，以增强系统可用性和远程监控功能。
将所有组件组合成一个可工作的驾驶员监控系统，以解决诸如弱光、遮挡和驾驶员姿势变化等挑战。
解决实际问题并部署系统以供车队监控、人工智能安全援助和驾驶员

要求

对 Python 编程有基本的了解（有帮助但不是强制性的）。
一台可以上网的笔记本电脑或台式电脑 [Windows 操作系统，最低 4GB RAM]。
无需具备人工智能或机器学习的先验知识——本课程适合初学者
热衷于学习并使用人工智能和物联网工具构建实际项目。

此课程面向哪些人：

学生们渴望通过实践项目学习人工智能，以实现道路安全和监控中的困倦检测和驾驶员行为分析。
希望提升 AI、ML 和 Python 技能以供实际使用的专业人士，包括交通运输中的驾驶辅助和安全系统。
物联网爱好者希望将人工智能与物联网解决方案相结合，实现联网汽车的智能驾驶员监控和实时安全警报。
有抱负的开发人员和研究人员旨在为事故预防和智能移动系统建立职业或基于人工智能的解决方案。