基于人脸关键点识别的驾驶者疲劳监测系统

简介：
本系统采用先进的人脸关键点识别技术，实时监控驾驶员面部特征变化，智能判断驾驶状态，有效预防因疲劳导致的安全事故。 驾驶员注意力分散是导致道路交通事故的主要原因之一。为了降低此类事故的发生率，设计并开发一个能够检测驾驶员疲劳的系统显得尤为重要。本次实现的应用使用了Dlib库中预训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”来标定人脸上的68个关键点，并通过OpenCV进行图像处理，在人脸上标记出这些点及其序号。当系统监测到驾驶员的眼睛闭合超过4-5秒时，会触发警报。 该应用允许用户模拟驾驶场景来进行测试，只需点击“检测疲劳状态”按钮即可启动电脑摄像头开始监控。如果在实际或模拟的驾驶过程中发现驾驶员眼睛长时间闭上（即超过5秒钟），则系统将发出警告信号以提醒注意。 环境配置包括：Python 3.7版本和以下库包 tensorflow>=1.12* keras==2.2.4 等。人脸关键点检测作为人脸识别任务中的核心步骤之一，其准确性对于表情识别、疲劳监测等多种科研与实际应用至关重要。因此，如何提高人脸关键点的定位精度一直是计算机视觉、模式识别以及图像处理等领域关注的重点研究课题。 目前的人脸关键点检测技术主要分为两大类：基于参数化形状模型的方法和非参数化的深度学习方法。其中后者由于其灵活性和高效性，在实践中被广泛采用。