【A62】基于Python+OpenCV+dlib疲劳检测系统(实时摄像头检测)

2021-06-01 12:30:17      索炜达电子      2374     

文件编号:A62

文件大小:160M

开发环境:Python3.8、OpenCV4.5

猿创承诺:该项目亲测正常运行,需远程调试部署需另外收费,确保正常使用,不能正常使用全额退款。

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)

【A62】基于Python+OpenCV+dlib疲劳检测系统(实时摄像头检测)


按需写作:

【A62】基于Python+OpenCV+dlib疲劳检测系统(实时摄像头检测)

演示视频:

【A62】基于Python+OpenCV+dlib疲劳检测系统(实时摄像头检测)

点击查看:系统演示视频 提取码:61ic

运行结果

【A62】基于Python+OpenCV+dlib疲劳检测系统(实时摄像头检测)

远程协助:

温馨提示:索炜达.猿创官方提供收费远程协助,确保您项目运行成功。

点击查看:远程协助相关事项

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

TAG疲劳检测
  • 14 次
  • 1200 分