基于PyQt5、PyTorch和ONNX的在线疲劳检测系统源码及详尽安装指南，结合人脸识别技术的疲劳检测系统源码

简介：
本项目提供了一套基于PyQt5界面、PyTorch框架及ONNX模型的在线疲劳检测系统源代码，并附有人脸识别技术应用详解和全面的安装指导。 针对疲劳检测的技术难点可以归纳为三个方面：首先，在眨眼、哈欠的识别上，由于头部姿态的变化影响较大，单一阈值难以适应各种姿态下的准确检测；其次，区分疲劳早期与晚期状态较为困难，因为某些面部行为在不同阶段出现频率不一，仅靠这些行为来直接判断疲劳程度并不理想；最后，如何有效融合多种特征也是一个挑战。使用有监督模型时容易导致过拟合问题，因此设计一个既高效又易于解释的模型显得尤为重要。 为应对上述难点，在技术实现上可以采取以下策略：一是构建多维度特性以在低计算成本下生成更多特征；二是优化单一特性的提取过程，确保其精度足够高；三是通过融合多个低成本获取的特征来增强综合分析能力。具体而言，前端界面采用pyqt5设计，模型框架则使用onnx和pytorch技术，并结合自适应阈值的多特征经验融合K近邻算法来进行疲劳早后期检测。