基于YOLOv6的疲劳驾驶检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)

作品简介

功能:一种采用深度学习技术的疲劳驾驶检测系统,该系统集成了最新的YOLOv6等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别疲劳驾驶行为。文章深入阐述了YOLOv6算法的机理,并附带了Python语言的实现代码、所需训练数据集,以及基于PySide6框架构建的用户界面(UI)。此外,系统还融合了SQLite数据库的用户管理功能,实现了一键切换YOLOv6模型的便捷操作,以及提供了界面的自定义修改选项。

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此代码资源包为本人在 CSDN 、知乎、博客园等平台上分享的博文:基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的疲劳驾驶检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)中分享的完整代码和资源整合。包含训练数据集、训练代码、UI界面代码、深度学习模型等完整代码。

详细安装教程:(1)Pycharm软件安装教程;(2)Anaconda软件安装教程;(3)Python环境配置教程

文件夹内包含的文件详情如下:

  • 完整程序文件(.py等)
  • UI界面源文件、数据库、图标(.db、ui、.qrc、.py等)
  • 数据集文件、视频文件(.png、.jpeg、.mp4等)
  • 训练代码、测试代码

附件中的文件夹压含以下内容:

说明文档:


部分效果演示



注意事项:

(1)如何使用代码及注意事项见我的博文,详细技术细节请参阅本人博客以及介绍视频

(2)注意:虚拟产品一经售出概不退款!

(3)版权所有,未经许可禁止转载及用于商业化用途;

创作时间:2024-02-22 16:39:44