【资源说明】 1、该项目是个人毕设项目源码,评审分达到95分,都经过严格调试,确保可以运行!放心下载使用。 该项目资源主要针对计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用,也可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 2、具有较高的学习借鉴价值!基础能力强的可以在此基础上修改调整,以实现类似其他功能。 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。 检测工具 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。 眨眼计算原理: (1) 计算眼睛的宽高比 基本原理:计算 眼睛长宽比 Eye Aspect Ratio,EAR.当人眼睁开时,EAR在某个值上下波动,当人眼闭合时,EAR迅速下降,理论上会接近于零,当时人脸检测模型还没有这么精确。所以我们认为当EAR低于某个阈值时,眼睛处于闭合状态。为检测眨眼次数,需要设置同一次眨眼的连续帧数。眨眼速度比较快,一般1~3帧就完成了眨眼动作。两个阈值都要根据实际情况设置。 (2)当前帧两双眼睛宽高比与前一帧的差值的绝对值(EAR)大于0.2,则认为是疲劳 代码思路 第一步:使用dlib.get_frontal_face_detector() 获得脸部位置检测器 第二步:使用dlib.shape_predictor获得脸部特征位置检测器 第三步:分别获取左右眼面部标志的索引 第四步:打开cv2 本地摄像头 第五步:从视频流进行循环,读取图片,并对图片做维度扩大,并进灰度化 第六步:使用detector(gray, 0) 进行脸部位置检测 第七步:循环脸部位置信息,使用predictor(gray, rect)获得脸部特征位置的信息 第八步:将脸部特征信息转换为数组array的格式 第九步:提取左眼和右眼坐标 第十步:构造函数计算左右眼的EAR值,使用平均值作为最终的EAR 第十一步:使用cv2.convexHull获得凸包位置,使用drawContours画出轮廓位置进行画图操作 第十二步:进行画图操作,用矩形框标注人脸 第十三步:分别计算左眼和右眼的评分求平均作为最终的评分,如果小于阈值,则加1,如果连续3次都小于阈值,则表示进行了一次眨眼活动 第十四步:进行画图操作,68个特征点标识 第十五步:进行画图操作,同时使用cv2.putText将眨眼次数进行显示 第十六步:统计总眨眼次数大于50次屏幕显示睡着。
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