2021-06-01 12:30:17 索炜达.猿创 1878
文件编号:C111
文件大小:160M
代码行数:496行(主程序)
猿创承诺:该源码均通过亲自测试可正常运行
简要概述: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)
运行结果:
目录│文件列表:
├ 1.文档
│ └ 设计报告.docx
├ 2.源码
│ └ fatigue_detecting
│ │ eye_detecting.py
│ │ main.py
│ │ main_UI.py
│ │ mouth_detecting.py
│ │ node_detecting.py
│ │ Test.ipynb
│ │ UIdemo.ipynb
│ ├ images
│ │ │ 123.ico
│ │ │ camera.png
│ │ └ test.mp4
│ ├ model
│ │ └ shape_predictor_68_face_landmarks.dat
│ └ 安装包
│ │ 111.fbp
│ │ noname.py
│ │ wxFormBuilder_v3.6.2.exe
│ └ 运行效果.jpg
└ 3.演示视频
│ 摄像头演示视频.mp4
└ 本地视频演示视频.mp4