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cungudafa / fatigue_detecting

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基于图像驾驶员疲劳检测技术研究 spread retract

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fatigue_detecting

介绍

基于图像驾驶员疲劳检测技术研究 更多参考: cungudafa博客:Dlib模型之驾驶员疲劳检测系列(眨眼、打哈欠、瞌睡点头、可视化界面) https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/103477960 https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/103496881 https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/103499230

软件架构

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 检测标准

使用说明

一、初始化界面

初始化功能页面

二、本地视频检测

打开本地视频

加载本地视频

参数设置

仅检测闭眼

参数可调

三、摄像头视频流检测

摄像头关闭提示

注意:

本地视频不宜过大,会影响检测效果!

参与贡献

cungudafa

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https://gitee.com/cungudafa/fatigue_detecting.git
git@gitee.com:cungudafa/fatigue_detecting.git
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