Machine Learning Project

• 졸음 운전 감지 project
• 1차 모델 : CNN -> 5초간의 영상을 50장의 PNG로 변환 후 각 이미지마다 눈을 감고 있는지 CNN 모델로 판단
• 2차 모델 : DNN -> 50개의 0과1의 vector를 input으로 받고 최종적으로 졸음운전인지 아닌지 판단
• 후 보정 알고리즘 : (0-5)초 , (1-6)초 , (2-7)초 총 3번을 판단 후 majority vote를 통해 최종 졸음 운전인지 판단

Full Model 개요

설치방법

$ git clone https://github.com/limjung99/-_-.git
$ cd -_-
$ pip install -r requirements.txt
$ python main.py

라이브러리 버전

• matplotlib == 3.6.2
• scikit-learn == 1.1.3
• numpy == 1.23.2
• keras == 2.10.0

필요한 Data Download

파일다운로드

• fItted_first_model.h5 : 학습한 1차모델
• fittted_second_model.h5 : 학습한 2차모델
• close_eye.zip: 1차모델 학습을 위한 감은 눈 Data
• open_eye.zip: 1차모델 학습을 위한 뜬 눈 Ddata
• videos_array2 : 2차모델 학습을 위한 영상 Data
• video_labels2 : 2차모델 학습을 위한 labels
• predicted : videos_array2를 미리 predict한 Data shape_predictor_68_face_landmarks.dat : 얼굴 인식을 위한 파일