基于yolov5l模型开发,加载预训练模型参数yolov5l.pt。训练时将other类中的实例重新分类到motor vehicle、non-motor-vehicle和pedestrian中的一类,并不再检测other类。训练集在比赛方提供的雨雪天气行车记录仪照片的基础上,加入重新分类的COCO数据集,晴天行车记录仪照片,共计26000余张照片进行训练,确保每个待识别类都有实例10000例以上。
rPPG(远程心率估计),每次心跳带来的血液流动会在人体皮肤组织的微血管中形成周期性的变化,从而对吸收或反射光也会有一个周期性的信号。这个周期性的信号人眼无法观测到,但是可以通过高清摄像头采集到的人脸数据中分析出来,从而检测心率,所以这种方法也被称为超感知的心率检测。rPPG的优越性不仅体现在它的检测对象不需要佩戴任何传感器,所以可用于新生儿、烧伤患者、或是长时间的病房监护,甚至可以用于家用的老年人长时生理监测或是司机开车时的疲劳状态监测等,而且因为普通的高清摄像头便宜方便,使用简单且分布广泛,也让rPPG有了很大的应用前景。
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