DriverStatusRecognition

DriverStatusRecognition

模型名称	DriverStatusRecognition
类别	图像-图像分类
网络	MobileNetV3_small_ssld
数据集	分心司机检测数据集
是否支持Fine-tuning	否
模型大小	6MB
最新更新日期	-
数据指标	-

一、模型基本信息

• 模型介绍

  • 驾驶员状态识别（DriverStatusRecognition），该模型可挖掘出人在疲劳状态下的表情特征，然后将这些定性的表情特征进行量化，提取出面部特征点及特征指标作为判断依据，再结合实验数据总结出基于这些参数的识别方法，最后输入获取到的状态数据进行识别和判断。该PaddleHub Module支持API预测及命令行预测。

二、安装

• 1、环境依赖

  • paddlepaddle >= 2.0.0

  • paddlehub >= 2.0.0 | 如何安装paddlehub

  • paddlex >= 1.3.7

• 2、安装

  • $ hub install DriverStatusRecognition

  • 如您安装时遇到问题，可参考：零基础windows安装 | 零基础Linux安装 | 零基础MacOS安装

• 3、在线体验

  AI Studio 快速体验

三、模型API预测

• 1、命令行预测

  • $ hub run DriverStatusRecognition --input_path /PATH/TO/IMAGE

  • 通过命令行方式实现图像分类模型的调用，更多请见 PaddleHub命令行指令

• 2、预测代码示例

  • import paddlehub as hub
    import cv2
    
    classifier = hub.Module(name="DriverStatusRecognition")
    images = [cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')]
    results = classifier.predict(images=images)
    for result in results:
        print(result)

• 3、API

  • def predict(images)

    • 分类接口API。

    • 参数

      • images：list类型，待检测的图像。

    • 返回

      • result：list类型，每个元素为对应输入图片的预测结果。

四、更新历史

• 1.0.0

  初始发布

  • $ hub install DriverStatusRecognition==1.0.0