(源码)基于Raspberry Pi和OpenCV的防困驾驶监测系统.zip

# 基于Raspberry Pi和OpenCV的防困驾驶监测系统 ## 项目简介 本项目旨在通过物联网技术，实时监测驾驶员的困倦状态，以预防因困倦驾驶引发的安全事故。系统利用Raspberry Pi和OpenCV库，通过摄像头捕捉驾驶员的面部图像，分析眼睛的闭合状态，判断驾驶员是否处于困倦或睡眠状态，并及时发出警报。 ## 主要特性和功能 1. **实时困倦检测**：通过分析驾驶员眼睛的纵横比（EAR），判断驾驶员是否处于困倦状态。 2. **分级警报系统**：根据困倦程度，系统分为“drowsing”和“sleeping”两个级别，分别触发不同强度的警报。 3. **硬件集成**：支持Raspberry Pi的GPIO控制，通过蜂鸣器发出警报。 4. **适应性强**：可在多种嵌入式设备上运行，适应不同的车载环境。 ## 安装使用步骤 ### 安装步骤 1. **复制项目代码**： ```shell cd drowsiness-detection ``` 2. **安装依赖库**： ```shell sudo apt-get install cmake pip install opencv-python dlib ``` 3. **配置硬件**： - 连接摄像头至Raspberry Pi。 - 将蜂鸣器连接至GPIO 16引脚。 ### 使用步骤 1. **编译项目**： ```shell mkdir build && cd build cmake .. cmake --build . --config Release ``` 2. **运行程序**： ```shell ./sleep_detection ``` 3. **监控界面**： - 程序启动后，摄像头将开始捕捉图像并进行实时分析。 - 若检测到驾驶员困倦，蜂鸣器将发出警报。 ## 技术栈 - **编程语言**：C++ - **图像处理**：OpenCV - **人脸检测**：dlib - **硬件控制**：Raspberry Pi GPIO, wiringPi - **音频输出**：softTone库（用于蜂鸣器控制） ## 注意事项 1. **摄像头质量**：确保摄像头质量良好，以提高人脸和眼睛识别的准确性。 2. **环境光线**：避免在昏暗或强烈光线下使用，以免影响检测效果。 3. **GPIO配置**：根据实际硬件连接，配置正确的GPIO引脚。 4. **阈值调整**：根据实际使用情况，可能需要调整困倦检测的阈值。 ## 团队信息 - **项目负责人**：[你的名字或团队名]（邮箱和联系方式） - **其他团队成员**：（如有，请列出姓名和联系方式） - **项目提交日期**：XXXX年XX月XX日（根据项目完成日期填写） - **版本信息**：v1.0（或当前版本编号） ## 参考资料 ## 版权信息 本项目遵循MIT开源协议，详情请参阅[LICENSE](./license.md)文件。