# OpenCV竞赛 -赛博松鼠-人脸疲劳检测

**Repository Path**: dubhe0/Face-fatigue-detection

## Basic Information

- **Project Name**: OpenCV竞赛 -赛博松鼠-人脸疲劳检测
- **Description**: 对于汽车夜间行驶，汽车司机常常因为疲劳驾驶而导致的车祸事件频频发生，以及近期
疫情原因，学生上网课打瞌睡问题，本技术能够实时检测目标是否处于疲劳状态，从而进行
提醒或者发出警报。而 opencv 正好可以解决此类问题，通过大量数据进行深度学习，在运
行过程中可以检测人脸是否处于疲劳的状态。此外，在此基础上安装夜视摄像头，在夜间也
可准确的识别人脸疲劳状态，实现 24 小时全天候运作。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 20
- **Forks**: 3
- **Created**: 2022-12-19
- **Last Updated**: 2025-04-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 疲劳检测, OpenCV

## README

 **OpenCV竞赛 -赛博松鼠-人脸疲劳检测** 

#### 介绍
在诸多实际应用场景中，我们需要人员坚持在岗并保持清醒的状态，比如驾驶员驾驶车辆长途行驶、学生在线上课堂的听讲、关键岗位人员值守监控等实际情景。当工作者处于脱岗或疲劳状态时，通过疲劳检测系统进行“疲劳警告”，可以提醒在岗人员及时调整工作状态。此措施能够有效减少疲劳驾驶而导致的交通事故，减少危险器械操作员疲劳时产生的安全事故，以及其他一些人员值守岗位的事故隐患。
根据上述现实需求，我们开发了一个基于 OpenCV 的疲劳检测系统，能够实时检测视频流中用户的人脸疲劳程度，当用户出现连续打哈欠、瞌睡时，系统进行疲劳警告提醒。此外，当用户持续脱离摄像头拍摄范围时，系统进行脱岗提醒。为适应尽可能广泛的应用场景，该系统实现疲劳检测的准确性和快捷性的同时，还降低了检测系统的硬件资源要求，以便在低性能设备上做适配并稳定运作。本系统可以在不同平台上使用，比如常用的手机、电脑，微系统（如树莓派）等，尤其能够工作在低成本的嵌入式系统中。我们希望所提出的低成本疲劳检测解决方案应用在多个现实问题中，推进智能视觉技术辅助我们的生活和工作。

### 项目技术
系统使用示例
启动程序后，界面如图所示，通过”视频源“分组框里的第一个下拉列表框选择“摄像头ID0~ID2“,选择要打开的摄像头，ID0为本地摄像头，ID1和ID2为外接USB摄像头,然后点击”开始检测“即可开始检测人脸疲劳。画面将展示在右侧黑框内。


图1.图形界面

1.可以修改”疲劳检测“分组框里的内容修改检测功能。
闭眼检测（帧）：

 ![输入图片说明](fatigue_detecting-master/images/1.png)

图2.闭眼检测

当闭眼的帧数达到该数值，则判断为睡觉

哈欠次数&间隔时间：

 ![输入图片说明](fatigue_detecting-master/images/2.png)

图3.哈欠检测

当打哈欠次数在“间隔时间（秒）”内达到“哈欠次数”则判断为疲劳。

 ![输入图片说明](fatigue_detecting-master/images/3.png)

图4.功能复选框

勾选相应复选框来启用功能：哈欠检测、显示监测数据、闭眼检测

脱离范围检测：

 ![输入图片说明](fatigue_detecting-master/images/4.png)

图5.脱离检测

勾选后若摄像头识别到没有人脸的帧数达到”脱离时间（帧）“则判断为脱离检测范围

2.状态输出。

 ![输入图片说明](fatigue_detecting-master/images/5.png)

图6.状态输出框

如检测到睡觉，疲劳，修改参数等信息将会通过状态输出文本浏览框展示。并播放提示语音


#### 参与者
1.  苏溢彬
2.  何俊健
3.  谢达森
4.  陈嘉煌