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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。

详见博客。

模块实现

本项目包括4个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存、模型生成。下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。

1. 数据预处理

本部分包括数据集来源、内容和预处理。

1）数据集来源

使用开源数据集state-farm-distracted-driver-detection，下载地为:https://www.kaggle.com/c/state-farm-distradcted-driver-detection/data,直接在网页上单击Download按钮下载。也可以调用API下载，下载地址为：kaggle/competitions/download-c/state-farm-distracted-driver-detection。数据集包括22424张训练集图片，若干测试集图片，总计10万+。由于是竞赛数据集，测试集的图片没有标签，故不使用。

2）数据集内容

数据集共包括10个驾驶状态：安全驾驶、右手使用手机、右手打电话、左手使用手机、左手打电话、调广播、喝水、向后拿东西、整理头发或化妆、与乘客交流。除安全驾驶外都是危险状态，如图所示。

3）数据集预处理

数据集中每张图片大小都是640×480像素，从同一角度拍摄的车载监控图片，数据集十分规范，无噪声，不需要进行过多的预处理，在训练前通过图像增广进行预处理里产生相似但又不同的训练样本。随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖,提高模型的泛化能力。

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1.0/255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
#采用图像缩放、随机水平翻转、随机剪切、随机缩放进行图像增广

2. 模型构建

数据加载进模型之后，需要定义模型结构，并优化损失函数。

1）定义模型结构

使用VGG-16网络结构，共13个卷积层、3个全连接层和5个池化层，使用Keras库搭建模型,构建Sequential顺序模型，它由多个网络层线性堆叠而成。

model = Sequential() 
#快速开始序贯模型Sequential，通过ADD的方法将layer逐个加入模型中
model.add(ZeroPadding2D((1, 1), input_shape=(150, 150, 3)))
#图像上下左右都补0，输入图像
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu'))
#使用64个3*3的卷积核，激活Relu函数
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
#最大值池化窗口2*2，步长两个方向都是2
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
#卷积层以及池化层搭建完毕
model.load_weights('vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5')
#加载上述模型中预训练的权重参数，不含top model
top_model = Sequential()
#构建多层感知机MLP作为top model
top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:]))
#flatten用于将多维数据变成一维，卷积层到全连接层的过渡
top_model.add(Dense(256, activation='relu'))
#加入全连接层，输出维度256个神经元，激活函数为Relu函数
top_model.add(Dropout(0.5))
#加入dropout层防止训练过拟合，控制需要断开的神经元比例为0.5
top_model.add(Dense(256, activation='relu'))
top_model.add(Dropout(0.5))
top_model.add(Dense(10, activation='softmax'))
#输出层，softmax分类，共10类
model.add(top_model)
#将top_model加入之前的模型中
for layer in model.layers[:25]:
    layer.trainable = False
#将卷积神经网络权重参数设置为不可改变，减少训练量
#VGG16模型搭建完毕

2）优化损失函数

优化损失函数相关代码如下：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adadelta', metrics=['accuracy'])
#因为是多分类问题，标签为one-hot编码，损失函数设置为类别交叉熵，指标列表metrics设置为accuracy，使用adadelta优化器，加快收敛速度，防止局部最优解

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