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# 📊 Models & Prediction Flow - Visual Diagram
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## 🎯 Current Models Overview
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ MODELS IN USE │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 1. YOLOv8n ONNX (Primary Model) │ │
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│ │ Size: 12.26 MB │ │
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│ │ Format: ONNX Runtime │ │
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│ │ Purpose: Object Detection (Person, Phone) │ │
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│ │ Location: models/yolov8n.onnx │ │
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│ │ Status: ✅ Loaded at Runtime │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 2. YOLOv8n PyTorch (Source Model) │ │
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│ │ Size: 6.25 MB │ │
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│ │ Format: PyTorch (.pt) │ │
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│ │ Purpose: Source for ONNX conversion │ │
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│ │ Location: models/yolov8n.pt │ │
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│ │ Status: ⚠️ Not loaded (only for conversion) │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 3. OpenCV Haar Cascade - Face │ │
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│ │ Size: ~908 KB (Built-in) │ │
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│ │ Format: XML (OpenCV built-in) │ │
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│ │ Purpose: Face Detection │ │
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│ │ Location: cv2.data.haarcascades │ │
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│ │ Status: ✅ Built-in (always available) │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 4. OpenCV Haar Cascade - Eye │ │
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│ │ Size: ~900 KB (Built-in) │ │
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│ │ Format: XML (OpenCV built-in) │ │
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│ │ Purpose: Eye Detection (PERCLOS) │ │
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│ │ Location: cv2.data.haarcascades │ │
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│ │ Status: ✅ Built-in (always available) │ │
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│ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ Total Runtime Models: 12.26 MB + Built-in Cascades │
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│ Total Storage: 18.50 MB (PyTorch + ONNX) │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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## 🔄 Complete Prediction Flow
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ VIDEO INPUT STREAM │
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│ Camera/Video File → 640x480 @ 30 FPS │
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└────────────────────────────────────┬─────────────────────────────────────────┘
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│
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┌────────────────────────────────┐
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│ Frame Capture (Every Frame) │
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│ Frame Index: frame_idx │
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└────────────┬───────────────────┘
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│
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┌────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ PROCESSING DECISION (Frame Skipping) │
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│ │
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│ if (frame_idx % 2 == 0): │
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│ → Process with models (NEW PREDICTIONS) │
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│ else: │
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│ → Use last predictions (SMOOTH VIDEO) │
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└────────────────────┬───────────────────────────────────┘
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│
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ PARALLEL MODEL EXECUTION │
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│ │
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│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ PATH 1: FACE ANALYSIS (OpenCV) │ │
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│ │ │ │
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│ │ Input: Frame (640x480 BGR) │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 1: Convert to Grayscale │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 2: Haar Cascade Face Detection │ │
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│ │ Model: haarcascade_frontalface_default.xml │ │
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│ │ Size: ~908 KB │ │
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│ │ Output: Face bounding boxes │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 3: Extract Face ROI │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 4: Haar Cascade Eye Detection │ │
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|
│ │ Model: haarcascade_eye.xml │ │
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│ │ Size: ~900 KB │ │
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│ │ Output: Eye bounding boxes │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 5: Calculate Metrics │ │
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│ │ • PERCLOS: Based on eye count │ │
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│ │ - 2 eyes = 0.0 (open) │ │
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│ │ - 1 eye = 0.5 (partial) │ │
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│ │ - 0 eyes = 0.8 (closed) │ │
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│ │ • Head Yaw: Face position vs frame center │ │
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│ │ • Head Pitch: Face size ratio │ │
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│ │ │ │
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│ │ Output: {present, perclos, head_yaw, head_pitch} │ │
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│ │ Time: ~15-20 ms │ │
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│ └───────────────────────┬──────────────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ ┌───────────────────────┴──────────────────────────────┐ │
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│ │ PATH 2: OBJECT DETECTION (YOLOv8n ONNX) │ │
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│ │ │ │
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│ │ Input: Frame (640x480 BGR) │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 1: Resize to 640x640 (INTER_LINEAR) │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 2: Convert BGR → RGB │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 3: HWC → CHW Transpose │ │
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│ │ Shape: (640, 640, 3) → (3, 640, 640) │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 4: Normalize [0, 255] → [0, 1] │ │
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│ │ ↓ │ │
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|
│ │ Step 5: Add Batch Dimension │ │
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│ │ Shape: (1, 3, 640, 640) │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 6: ONNX Runtime Inference │ │
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│ │ Model: yolov8n.onnx (12.26 MB) │ │
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|
│ │ Input: (1, 3, 640, 640) Float32 │ │
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|
│ │ Output: (1, 84, 8400) Float32 │ │
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|
│ │ Time: ~50-80 ms │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 7: Parse Output │ │
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|
│ │ • bboxes: output[0, :4, :] → (8400, 4) │ │
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|
│ │ • class_scores: output[0, 4:, :] → (80, 8400)│ │
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|
│ │ • classes: argmax(class_scores) → (8400,) │ │
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|
│ │ • confs: max(class_scores) → (8400,) │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Step 8: Filter Detections │ │
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│ │ • Confidence > 0.5 │ │
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│ │ • Classes: [0 (person), 67 (phone)] │ │
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│ │ • Valid indices: np.where(mask)[0] │ │
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│ │ ↓ │ │
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│ │ Output: {bboxes, confs, classes} │ │
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│ │ Time: ~50-80 ms │ │
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│ └───────────────────────┬──────────────────────────────┘ │
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│ │ │
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└──────────────────────────┼───────────────────────────────────┘
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│
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ SEATBELT DETECTION (Every 6th Processed Frame) │
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│ │
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│ Input: Object Detection Results │
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│ Method: Heuristic Analysis │
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│ │
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│ Step 1: Find Person in Detections │
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│ Filter: classes == 0 │
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│ ↓ │
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│ Step 2: Get Largest Person (highest confidence) │
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│ ↓ │
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│ Step 3: Scale BBox from 640x640 to Frame Size │
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│ ↓ │
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│ Step 4: Calculate Metrics │
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│ • Aspect Ratio: height / width │
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│ • Size Ratio: height / frame_height │
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│ • Position: x1 < frame_width * 0.6 │
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│ ↓ │
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│ Step 5: Apply Heuristics │
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│ • is_upright: aspect_ratio > 1.2 │
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│ • is_reasonable_size: 0.1 < size_ratio < 0.8 │
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│ • is_in_driver_position: x1 < 60% of frame │
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│ ↓ │
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│ Output: has_seatbelt (bool), confidence (float) │
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│ Time: ~2-3 ms │
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└───────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
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│
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ ALERT DETERMINATION │
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│ │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ Alert 1: DROWSINESS │ │
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│ │ Input: face_data['perclos'] │ │
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|
│ │ Condition: perclos > 0.3 │ │
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│ │ Threshold: 30% eye closure │ │
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│ │ Output: bool │ │
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│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ Alert 2: DISTRACTION │ │
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│ │ Input: face_data['head_yaw'] │ │
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|
│ │ Condition: |head_yaw| > 20° │ │
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│ │ Threshold: 20 degrees │ │
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│ │ Output: bool │ │
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│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ Alert 3: DRIVER ABSENT │ │
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│ │ Input: face_data['present'] │ │
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│ │ Condition: present == False │ │
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│ │ Immediate: No threshold │ │
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│ │ Output: bool │ │
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│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ Alert 4: PHONE DETECTED │ │
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│ │ Input: detections['classes'] │ │
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│ │ Condition: np.any(classes == 67) │ │
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│ │ Confidence: > 0.5 (from YOLO) │ │
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│ │ Output: bool │ │
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│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ Alert 5: NO SEATBELT │ │
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│ │ Input: has_seatbelt, belt_conf │ │
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│ │ Condition: !has_seatbelt && conf > 0.3 │ │
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│ │ Heuristic-based │ │
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│ │ Output: bool │ │
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│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
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└───────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
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│
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ TEMPORAL SMOOTHING (Alert Persistence) │
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│ │
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│ For each alert: │
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│ │
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│ if (alert_triggered): │
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│ alert_states[alert] = True │
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|
│ alert_persistence[alert] = 0 # Reset counter │
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│ else: │
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|
│ alert_persistence[alert] += 1 │
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|
│ if (persistence >= threshold): │
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|
│ alert_states[alert] = False │
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│ │
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│ Persistence Thresholds: │
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|
│ • Drowsiness: 10 frames (~0.3s @ 30fps) │
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|
│ • Distraction: 8 frames (~0.27s) │
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|
│ • Driver Absent: 5 frames (~0.17s) │
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|
│ • Phone: 5 frames (~0.17s) │
|
|
│ • Seatbelt: 8 frames (~0.27s) │
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└───────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
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│
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▼
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ FRAME ANNOTATION │
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│ │
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│ Step 1: Draw Bounding Boxes │
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│ • Person: Green (0, 255, 0) │
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│ • Phone: Magenta (255, 0, 255) │
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│ • Scale from 640x640 to frame size │
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│ ↓ │
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│ Step 2: Draw Face Status │
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│ • PERCLOS value │
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│ • Head Yaw (degrees) │
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│ • White text on frame │
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│ ↓ │
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│ Step 3: Draw Active Alerts │
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│ • Red text: "ALERT: [Alert Name]" │
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│ • Position: (10, y_offset) │
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│ ↓ │
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│ Output: Annotated Frame (BGR) │
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└───────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
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│
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ OUTPUT TO UI │
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│ │
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│ • Convert BGR → RGB │
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│ • Queue for Streamlit display │
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│ • Update alert states in sidebar │
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│ • Update statistics (FPS, frames processed) │
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│ • Log recent activity │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
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## 📊 Model Size & Performance Summary
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ MODEL SIZE BREAKDOWN │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ Runtime Models (Loaded in Memory): │
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│ ├─ YOLOv8n ONNX: 12.26 MB │
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|
│ └─ OpenCV Cascades: Built-in (~1.8 MB) │
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│ Total Runtime: ~14 MB │
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│ │
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│ Storage Models (On Disk): │
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│ ├─ YOLOv8n.pt: 6.25 MB (source) │
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|
│ ├─ YOLOv8n.onnx: 12.26 MB (runtime) │
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|
│ └─ OpenCV Cascades: Built-in (no storage) │
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|
│ Total Storage: 18.50 MB │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ PROCESSING TIME BREAKDOWN │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ Per Processed Frame (Every 2nd Frame): │
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│ ├─ Face Analysis: 15-20 ms │
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│ │ ├─ Face Detection: ~10 ms │
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│ │ └─ Eye Detection: ~5 ms │
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│ │ │
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|
│ ├─ Object Detection: 50-80 ms │
|
|
│ │ ├─ Preprocessing: ~5 ms │
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|
│ │ ├─ ONNX Inference: ~40-70 ms │
|
|
│ │ └─ Post-processing: ~5 ms │
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|
│ │ │
|
|
│ └─ Seatbelt Detection: 2-3 ms (every 6th frame) │
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│ │
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|
│ Total per Frame: ~65-100 ms │
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│ Effective FPS: 10-15 FPS │
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│ Display FPS: 30 FPS (smooth video) │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ MEMORY USAGE │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ Model Memory: │
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│ ├─ YOLOv8n ONNX: ~200-300 MB (loaded) │
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│ └─ OpenCV Cascades: ~50 MB │
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|
│ │
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|
│ Runtime Memory: │
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|
│ ├─ Frame Buffers: ~10-20 MB │
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|
│ ├─ Processing Arrays: ~50-100 MB │
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|
│ └─ Streamlit UI: ~100-150 MB │
|
|
│ │
|
|
│ Total Memory: ~400-600 MB │
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|
│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 🎯 Prediction Accuracy Matrix
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ ACCURACY BY FEATURE │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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│ Feature Method Accuracy Notes │
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│ ───────────────────────────────────────────────────────────── │
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│ Face Detection Haar Cascade 85-90% Frontal │
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│ Eye Detection Haar Cascade 80-85% PERCLOS │
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│ Head Pose Position-based 75-80% Heuristic │
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│ Person Detection YOLOv8n 90-95% High │
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│ Phone Detection YOLOv8n 85-90% Visible │
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│ Seatbelt Detection Heuristic 70-75% Estimate │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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This comprehensive diagram shows:
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✅ All models and their exact sizes
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✅ Complete prediction flow with every step
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✅ Processing times for each component
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✅ Memory usage breakdown
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✅ Accuracy metrics for each feature
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✅ Data flow through the entire system
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All information is accurate and based on the actual implementation!
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