在树莓派4B上部署神经网络，检测摄像头视频流中驾驶员的驾驶行为并通过语音设备提示。
raspberry pi 4B
python 3.7
onnxruntime 1.4
opencv-python 4.4
pyttsx3 2.9
torch 1.6（非必须，使用yolo进行方向盘检测时需要）
ffmpeg 4.1(非必须，使用ffmpeg实现推流)
该项目旨在利用树莓派检测驾驶员的驾驶行为并通过语音提示，提升驾驶安全。
硬件设备：树莓派4B 8G内存
使用轻量级神经网络（MobileNetv2等）对视频流中视频帧进行行为分类。
使用北斗模块获取GPS信息（位置信息和车速）
使用pyttsx3模块将文字提示转为语音提示，使用蓝牙音箱播放
detect_config.py 检测文件包含所有功能，根据配置文件设置检测。实现服务端连接、检测驾驶行为、语音提示、视频推流等。
detect_draw.py 检测驾驶行为并将结果本地展示
detect_push.py 检测驾驶行为、推流
detect_push_draw.py 检测驾驶行为、展示、推流
ffmpeg_push.py 使用ffmpeg推流
predict.py 测试驾驶行为分类
save_beidou.py 保存北斗行为信息
test_ffmpeg.py 测试ffmpeg
test_pyttsx.py 测试文字转语音
test_util.py 测试工具，检测设备是否连接，如摄像头、北斗、神经加速棒等
yolo.py 目标检测
yolo_predict.py 测试方向盘检测
参考项目Driving-Behavior-Recognition
将pth格式权重转化为通用onnx格式权重，可以使用onnxruntime推理引擎
若想使用intel神经加速棒，需将onnx格式权重转为openvino指定格式，使用openvino推理引擎
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Typescript
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Microsoft
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D3
Tencent