基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）

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前言

本项目采用VGG-16网络模型，使用Kaggle开源数据集，旨在提取图片中的用户特征，最终在移动端实现对不良驾驶行为的识别功能。

首先，通过使用VGG-16网络模型，本项目能够深入学习和理解驾驶场景图像中的特征。VGG-16是一种深度卷积神经网络，特别适用于图像识别任务，通过多层次的卷积和池化层，能够有效地提取图像中的抽象特征。

其次，项目利用Kaggle提供的开源数据集，包括各种驾驶场景图像，覆盖了不同的驾驶行为和条件。这样的数据集是训练模型所需的关键资源。

接下来，利用训练好的VGG-16模型，项目提取图像中的用户特征。包括驾驶行为的姿势、眼神、手部动作等方面的特征，有助于判断是否存在不良驾驶行为。

最后，通过在移动端实现这个模型，可以将不良驾驶行为的识别功能直接部署到车辆或驾驶辅助系统中。这种实时的、移动端的识别方案有望在驾驶安全和监管方面发挥积极的作用。

总的来说，项目结合了深度学习、图像处理和移动端技术，致力于实现对不良驾驶行为的智能化识别，为提升驾驶安全提供了一种创新的解决方案。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

系统流程图

系统流程如图所示。

VGG-16网络架构如图所示。

运行环境

本部分包括Python环境、TensorFlow环境、Pycharm环境和Android环境。

Python环境

需要Python 3.7.4版本及以上配置，在Windows环境下推荐下载Anaconda完成Python所需环境的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/，也可下载虚拟机在Linux环境下运行代码。

鼠标右击“我的电脑”，单击“属性”，选择高级系统设置。单击“环境变量”，找到系统变量中的Path，单击“编辑”然后新建，将Python解释器所在路径粘贴并确定。

TensorFlow 环境

安装方法如下：

打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config -set show_channel_urls yes

创建Python 3.5的环境，名称为TensorFlow，此时Python版本和后面TensorFlow的版本有匹配问题，此步选择Python 3.x。

conda create -n tensorflow python=3.5

有需要确认的地方，都输入y。在Anaconda Prompt中激活TensorFlow环境:

conda activate tensorflow

安装CPU版本的TensorFlow：

pip install -upgrade --ignore -installed tensorflow

测试代码如下：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant( 'Hello, TensorFlow! ')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)
# 输出 b'Hello! TensorFlow'

安装完毕。

Pycharm 环境

PyCharm下载地址为http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows，进入网站后单击Comminity版本下的DOWNLOAD下载安装包，下载完成后安装。单击Create New Project创建新的项目文件，Location为存放工程的路径，单击project附近的三角符号，可以看到PyCharm已经自动获取Python 3.7.4，单击create完成。

在PyCharm中新建项目,使用构建的Anaconda环境，在File→Settings→Project：XXX-Project Interpreter中添加其余需要用到的库,包括OpenCV、NumPy、Keras、OS等。

Android环境

安装Android Studio,新建Android项目。在app/build.gradle文件中添加TensorFlow mobile依赖项,命令如下:

implementation 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'

完整的app/build.gradle配置代码如下:

apply plugin: 'com.android.application'

android {
    compileSdkVersion 26
    defaultConfig {
        applicationId "com.specpal.mobileai"
        minSdkVersion 21
        targetSdkVersion 26
        versionCode 1
        versionName "1.0"
        testInstrumentationRunner "android.support.test.runner.AndroidJUnitRunner"
    }
    buildTypes {
        release {
            minifyEnabled false
            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android.txt'), 'proguard-rules.pro'
        }
    }
}

dependencies {
    implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])
    implementation 'com.android.support:appcompat-v7:26.1.0'
    implementation 'com.android.support.constraint:constraint-layout:1.0.2'
    implementation 'com.android.support:design:26.1.0'
    testImplementation 'junit:junit:4.12'
    androidTestImplementation 'com.android.support.test:runner:1.0.2'
    androidTestImplementation 'com.android.support.test.espresso:espresso-core:3.0.2'
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'
}

app/build.gradle里的内容有任何改动,Android Studio会弹出如下图所示的提示。

单击SyncNow，同步该配置，配置完成。

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