驾驶员情绪识别
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案例介绍
基于经典情绪数据集以及爬虫技术采集的网络公开的驾驶员座舱图片与视频流，并进行批量预处理与
数据清洗，设计了泛化于驾驶场景的驾驶员情绪数据集。
采用了基于深度学习的情绪识别模型，修改了 YOLOv7网络结构，实现了对驾驶员情绪的准确识别。
基于PyQt5设计了简洁美观的UI界面，通过sqlite3库实现了实时数据流传输和用户日志的存储。
数据清洗，设计了泛化于驾驶场景的驾驶员情绪数据集。
采用了基于深度学习的情绪识别模型，修改了 YOLOv7网络结构，实现了对驾驶员情绪的准确识别。
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基于经典情绪数据集以及爬虫技术采集的网络公开的驾驶员座舱图片与视频流，并进行批量预处理与
数据清洗，设计了泛化于驾驶场景的驾驶员情绪数据集。
采用了基于深度学习的情绪识别模型，修改了 YOLOv7网络结构，实现了对驾驶员情绪的准确识别。
基于PyQt5设计了简洁美观的UI界面，通过sqlite3库实现了实时数据流传输和用户日志的存储。
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