基于Python的卷积神经网络在人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统中的应用设计

简介：
本研究设计了一种利用Python开发的人脸识别系统，通过卷积神经网络技术实现驾驶员疲劳状态的精准检测与实时预警，旨在提升行车安全。 开发环境包括 PyCharm 和 Python3.6，以及卷积神经网络算法用于基于人脸表面特征的疲劳检测。本项目主要关注三个行为：打哈欠、眨眼和点头。实验数据涵盖了人脸朝向、位置、瞳孔方向、眼睛开合度、眨眼频率及瞳孔收缩率等指标，并通过这些参数实时计算驾驶员注意力集中程度，以判断其是否处于疲劳驾驶状态并及时发出安全提醒。 视觉疲劳检测原理基于人在疲倦时表现出的两种主要现象：一是增加的眨眼次数和更慢的速度（正常情况下每分钟眨10-15次，每次约耗时0.2到0.4秒），二是打哈欠。通过观察眼睛开合度、眨眼频率以及嘴巴张口大小等特征可以判断一个人是否疲劳。 在此项目中使用了dlib库进行图像处理和人脸关键点检测（利用shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型）。该工具能够有效识别脸部轮廓，并进一步用于计算眼睛的宽高比，即眼长宽比(Eye Aspect Ratio, EAR)，以评估人的清醒状态。