# 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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疲劳驾驶.zip (16个子文件)
疲劳驾驶
Test.ipynb 324KB
eye_detecting.py 5KB
main.py 13KB
LICENSE 1KB
mouth_detecting.py 7KB
安装包
wxFormBuilder_v3.6.2.exe 11.89MB
noname.py 7KB
111.fbp 156KB
运行效果.jpg 174KB
UIdemo.ipynb 102KB
node_detecting.py 7KB
model
shape_predictor_68_face_landmarks.dat 95.08MB
images
test.mp4 4.23MB
camera.png 13KB
123.ico 4KB
README.md 3KB
共 16 条
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smile_wt119
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