# fatigue_detecting
#### 介绍
基于图像驾驶员疲劳检测技术研究
>更多学习记录参考: :tw-1f251:
>
>**cungudafa博客:Dlib模型之驾驶员疲劳检测系列(眨眼、打哈欠、瞌睡点头、可视化界面)**
>
>https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/103477960
>
>https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/103496881
>
>https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/103499230
#### 软件架构
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`)
![检测标准](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1225/234123_e66813be_5490475.png "屏幕截图.png")
#### 使用说明
一、初始化界面
![初始化功能页面](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1225/233300_cbfbf3c5_5490475.png "屏幕截图.png")
二、本地视频检测
1. 打开本地视频
![打开本地视频](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1225/233315_21291c38_5490475.png "屏幕截图.png")
2. 加载本地视频
![加载本地视频](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1225/233410_a607fdd9_5490475.png "屏幕截图.png")
3. 参数设置
![参数设置](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1225/233510_d12d6775_5490475.png "屏幕截图.png")
4. 仅闭眼检测
![仅检测闭眼](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1225/233748_7ce55068_5490475.png "屏幕截图.png")
5. 参数可调
![参数可调](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1225/233541_9343408f_5490475.png "屏幕截图.png")
三、摄像头视频流检测
![摄像头关闭提示](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/1225/233725_7ceec090_5490475.png "屏幕截图.png")
注意:
本地视频不宜过大,会影响检测效果!
#### 参与贡献
cungudafa
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基于深度学习的驾驶员疲劳监测系统的设计与实现
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ipynb:2个
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2023-10-13
12:05:51
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随着汽车保有量和交通流量的快速增长,世界各国每年发生的道路交通事故总量居高不下.大量交通事故造成了成千上万的人员伤亡,给相关家庭带去了沉痛的打击,给社会造成了巨大的经济损失.诸多的交通事故中很大一部分是疲劳驾驶导致的.近年来基于深度学习的疲劳驾驶行为监测研究取得了一定的进展。但现有算法模型权重文件大,计算时间长,识别准确率仍有待提升。只能通过高成本硬件的应用才能在汽车搭载,这就造成了疲劳监测系统没有大规模普及 本文是基于深度学习深度残差网络ResNet来实现人脸识别,本文的重点不是如何构建深度残差网络,而是通过pycharm里面第三方库dlib函数库已经训练好的模型来实现人脸识别,眼球识别和嘴巴识别 Dlib函数库里面训练好的模型识别准确率有保证,可以简单的使用在我们平时能接触到的普通摄像头上面,大大降低了车载疲劳监测的成本,所以本文通过深度学习的模型做出可以在普通摄像头上使用的驾驶员疲劳监测系统的设计与实现
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基于深度学习的驾驶员疲劳监测系统的设计与实现.zip (19个子文件)
基于深度学习的驾驶员疲劳监测系统的设计与实现
基于深度学习的驾驶员疲劳监测系统的设计与实现.docx 4.98MB
fatigue_detecting-master
Test.ipynb 324KB
mouth.py 7KB
main.py 13KB
LICENSE 1KB
node.py 7KB
安装包
wxFormBuilder_v3.6.2.exe 11.89MB
noname.py 7KB
111.fbp 157KB
运行效果.jpg 174KB
UIdemo.ipynb 102KB
eye.py 5KB
model
shape_predictor_68_face_landmarks.dat 95.08MB
main_UI.py 28KB
images
test.mp4 4.23MB
camera.png 242KB
123.ico 4KB
README.md 3KB
基于深度学习的驾驶员疲劳监测系统的设计与实现.pptx 8.43MB
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