• 正文概述
  • 编号:A62
    大小:160M
    环境:Python3.8、OpenCV4.5
    简介:经查阅相关文献,疲劳在人体面部表情中表现出大致三个类型:打哈欠(嘴巴张大且相对较长时间保持这一状态)、眨眼(或眼睛微闭,此时眨眼次数增多,且眨眼速度变慢)、点头(瞌睡点头)。本实验从人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据入手,并通过这些数据,实时地计算出驾驶员的注意力集中程度,分析驾驶员是否疲劳驾驶和及时作出安全提示。

    环境:Win10、Python3.7、anaconda3、JupyterNotebook 技术:

    Opencv:图像处理

    Dlib:一个很经典的用于图像处理的开源库,shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸68个关键点检测的dat模型库,使用这个模型库可以很方便地进行人脸检测,并进行简单的应用。

    Numpy:基于Python的n维数值计算扩展。

    Imutils :一系列使得opencv 便利的功能,包括图像旋转、缩放、平移,骨架化、边缘检测、显示

    matplotlib 图像(imutils.opencv2matplotlib(image)。

    wx:python界面工具

    标准参数说明

    疲劳认定标准:

    眨眼:连续3帧内,眼睛长宽比为 0.2

    打哈欠:连续3帧内,嘴部长宽比为 0.5

    瞌睡点头:连续3帧内,pitch(x)旋转角为 0.3

    (真实运用中需要根据不同人的眼睛大小进行检测,人的眼睛大小,俯仰头习惯都不一样,这只是一个参考值)

    运行展示

    配套文件

    我们提供完整项目文件清单如下:
    文件目录
    ├ 1.项目源码
    ├ 2.运行截图
    └ 3.演示视频

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    索炜达.猿创 » 基于Python+OpenCV+dlib疲劳检测系统(实时摄像头检测)

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