# Python_ConvolutionalNeuralNetwork_FaceRecognition_fatiguedriving
基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计
开发技术环境: Pycharm + Python3.6 + PyQt5 + OpenCV + 卷积神经网络模型
本文采用卷积神经算法对驾驶室内的驾驶员进行实时的面部图像抓拍,通过图像处理的技术分析人眼的闭合程度,从而判断驾驶员的疲劳程度。本文介绍了对目标图像进行人脸检测,然后在分割出的人脸图像中,对人脸图像进行水平投影,并根据水平投影得到的人眼上下眼睑,定位出人眼的位置,而且根据人眼的上下眼睑可以通过事先给出的一定判别标准,判断眼部是否处于疲劳状态,从而达到疲劳检测的目的。当检测出驾驶员处于疲劳时,系统会自动报警,使驾驶员恢复到正常状态,从而尽量规避了行车的安全隐患,并且系统做出预留功能,可以将驾驶员的疲劳状态图片发送给指定的服务器以备查询。因此组成本系统中系统模块如下:
(1)视频采集模块
(2)图像预处理模块
(3)人脸定位模块
(4)人眼定位模块
(5)疲劳程度判别模块
(6)报警模块
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基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计源码+项目说明.zip
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2024-02-27
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基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计源码+项目说明.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,都经过严格调试,确保可以运行!放心下载使用。基于人脸表面特征的疲劳检测,主要分为三个部分,打哈欠、眨眼、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。 视觉疲劳检测原理:因为人在疲倦时大概会产生两种状态: 眨眼:正常人的眼睛每分钟大约要眨动10-15次,每次眨眼大概0.2-0.4秒,如果疲倦时眨眼次数会增多,速度也会变慢。打哈欠:此时嘴会长大而且会保持一定的状态。因此检测人是否疲劳可以从眼睛的开合度,眨眼频率,以及嘴巴张合程度来判断一个人是否疲劳。 基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计源码+项目说明.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,都经过严格调试,确保可以运行!放心下载使用。基于人脸表面特征的疲劳检测,主要分为三个部分,打哈欠、眨眼、点头。本实验从人脸朝向、
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main_ui.py 12KB
main.ui 10KB
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