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基于Yolov5、Dlib和OpenCV的疲劳驾驶检测算法源代码及权重文件，涵盖驾驶员行为监测（如眨眼、打哈欠、抽烟、喝水、玩手机）

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简介：
本项目提供基于Yolov5、Dlib与OpenCV的疲劳驾驶检测算法源码及预训练模型，支持监测多种驾驶状态异常，包括眨眼、打哈欠等行为。 疲劳驾驶检测算法结合了YOLOv5和dlib技术，能够精准地标记人脸的68个关键点，并通过特定算法计算眨眼次数及打哈欠频率。此外，该系统还能利用YOLOv5的目标识别功能来辨识水瓶、手机以及香烟等物品的存在，从而监测驾驶员是否出现如频繁眨眼、张嘴打哈欠、抽烟或玩手机等一系列不良驾驶行为。 文件结构中包含model和utils两个文件夹，其中yolov5.py是主要的执行脚本，而best.pt则是YOLOv5模型所需的权重文件。运行步骤如下： 1. 执行pip install -r requirements.txt命令安装所需依赖。 2. 运行yolov5.py。 参数说明包括：Blinks（眨眼次数）、EAR（眼睛闭合程度）、dura（眨眼持续时间）、Yawning（打哈欠次数）和MAR（嘴巴张开程度）。

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  • 基于Yolov5、Dlib和OpenCV的疲劳驾驶检测算法源代码及权重文件，涵盖驾驶员行为监测（如眨眼、打哈欠、抽烟、喝水、玩手机）
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    本项目提供基于Yolov5、Dlib与OpenCV的疲劳驾驶检测算法源码及预训练模型，支持监测多种驾驶状态异常，包括眨眼、打哈欠等行为。 疲劳驾驶检测算法结合了YOLOv5和dlib技术，能够精准地标记人脸的68个关键点，并通过特定算法计算眨眼次数及打哈欠频率。此外，该系统还能利用YOLOv5的目标识别功能来辨识水瓶、手机以及香烟等物品的存在，从而监测驾驶员是否出现如频繁眨眼、张嘴打哈欠、抽烟或玩手机等一系列不良驾驶行为。 文件结构中包含model和utils两个文件夹，其中yolov5.py是主要的执行脚本，而best.pt则是YOLOv5模型所需的权重文件。运行步骤如下： 1. 执行pip install -r requirements.txt命令安装所需依赖。 2. 运行yolov5.py。 参数说明包括：Blinks（眨眼次数）、EAR（眼睛闭合程度）、dura（眨眼持续时间）、Yawning（打哈欠次数）和MAR（嘴巴张开程度）。
     
  • 驾驶员疲劳及危险行为（如抽烟、喝水、打电话）检测——基于Yolov5技术
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    本项目采用先进的YOLOv5算法，专注于驾驶过程中的关键安全问题，通过实时监控识别驾驶员疲劳状态以及抽烟、饮水和使用手机等潜在危险行为，有效提升道路安全性。 一个开源的项目可以在这里下载：https://download..net/download/babyai996/85019311，但是需要付费。 去掉链接后： 这个项目的开源版本是可获取的，并且它要求用户支付费用以进行下载。
     
  • 驾驶员疲劳及危险行为检测（抽烟、喝水、打电话）基于Yolov5技术
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    本项目运用先进的Yolov5技术开发了一套驾驶员疲劳监测系统，能够有效识别并预警驾驶员在驾驶过程中的疲劳状态以及抽烟、饮水和接听电话等不安全行为，旨在显著提升行车安全性。 驾驶员困倦检测、危险驾驶检测（如抽烟、喝水、打电话）使用YOLOv5的效果在相关文章中有详细介绍。可以参考该文章了解具体的实现细节和技术效果。
     
  • 基于PERCLOS算法的Python多特征疲劳驾驶检测（眨眼、打哈欠、点头）
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    本研究开发了一种基于PERCLOS算法的Python程序，通过分析驾驶员眨眼、打哈欠和点头等行为特征，实现对疲劳驾驶的有效检测。 本研究旨在结合理论与实践方法，以眼睑闭合持续时间百分比（PERCLOS算法）为核心，收集包括眼睛、嘴部及头部在内的多个部位的疲劳数据，深入分析驾驶人在驾车过程中的身体状况，并构建一种新的疲劳检测途径。为了识别图像中的人脸位置，本研究采用DLIB库提供的包含68个关键点的数据模型进行面部特征定位。随后提取驾驶员面部的68个特征点和坐标信息，利用这些特征点数据计算眼部张合程度比（EAR）、眼睑闭合持续时间百分比、嘴部张合程度比（MAR）及俯仰角（PITCH）。依据设定的标准阈值对驾驶人的疲劳状态进行评估。该方法能够在车辆行驶过程中无需直接接触驾驶员的情况下，实时准确地检测并提示其疲劳状况。
     
  • FatigueDetecting.zip_dll_opencv_闭眼_基于OpenCV的疲劳驾驶检测系统_疲劳驾驶检测
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    本项目提供一个基于OpenCV的疲劳驾驶检测系统，通过分析驾驶员的眼睛状态（如闭眼时间）来判断其是否处于疲劳状态。使用FatigueDetecting.zip_dll_opencv文件进行操作和数据处理，旨在提升行车安全。 本项目中的FatigueDetecting.zip文件包含了一个基于OpenCV实现的疲劳驾驶检测系统。该系统的功能是通过分析驾驶员人脸特别是眼睛的状态来判断其是否处于闭眼状态，并据此评估是否存在疲劳驾驶的风险。 我们先了解一下OpenCV，这是一个跨平台库，支持多种编程语言如C++、Python和Java等。它提供了大量的图像处理函数与计算机视觉算法，包括特征匹配、图像分类、物体检测及人脸识别等。在本项目中，OpenCV主要用于人脸检测以及眼部特征分析。 首先进行的是人脸检测阶段，在这一环节里会使用到Haar级联分类器——一种经过大量样本训练的机器学习模型，能够高效地定位出图像中的面部区域。系统通过该技术来确定驾驶员的脸部位置。 接下来是闭眼状态识别过程。OpenCV可能利用了如眼睑形状、眼睛开口度等特征来进行分析。当监测到驾驶员的眼睛长时间处于关闭状态时，则认为其可能存在疲劳驾驶的风险，这通常涉及对眼睑边缘的检测和眼睛开口变化情况的监控技术应用。 项目中提到的vc+opencv工程指的是在一个Visual C++开发环境中创建的应用程序工程，并且包含了OpenCV的相关动态链接库。这种库文件可以被多个应用程序共享使用以节约资源占用空间。在本项目里，这些DLL库提供了所有必要的功能支持给开发者调用进行图像处理和视觉分析。 综上所述，FatigueDetecting项目利用了Visual C++环境中的OpenCV来实现实时的面部检测及闭眼状态识别，并通过监测驾驶员的眼部特征有效地判断疲劳驾驶的风险情况。这有助于提高行车安全性并为计算机视觉与智能交通系统领域的开发者提供参考实践案例。
     
  • 疲劳驾驶检测——驾驶状态监测
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    本系统专注于实时监控驾驶员的状态，通过分析驾驶员的行为特征和生理指标来识别疲劳驾驶的风险，旨在提高行车安全。 在现代交通安全领域，驾驶状态检测尤其是疲劳监测已经成为一项重要技术应用。这涉及到机器学习与计算机视觉领域的专业知识，特别是眨眼检测技术。 本项目实战主要关注如何利用这些技术来识别驾驶员是否处于疲劳状态，并预防因疲劳驾驶引发的交通事故。 机器学习是整个系统的核心，它使计算机通过数据模式和规律进行任务自动化处理而非明确编程实现目标。在疲劳监测中，我们可以使用支持向量机（SVM）、决策树、随机森林或卷积神经网络等监督学习模型来训练识别疲劳状态特征。 计算机视觉负责解析来自摄像头的视频或图像数据。关键步骤包括预处理、特征提取和分类。预处理可能涉及灰度化、直方图均衡化及噪声去除，以优化图像质量；而特征提取则包含人脸检测与眼睛定位等技术，常用方法有Haar级联分类器或HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征。 在眼皮状态监测方面，一种常见方式是通过眼睑闭合度作为疲劳指标。当驾驶员感到疲劳时，眨眼频率增加且眼睑闭合时间延长。通过对连续帧的分析计算出闭眼持续时间和眨眼间隔，若超过一定阈值，则可判断为疲劳状态。 项目实战中的第二十一章可能涵盖了从数据收集（包括真实驾驶场景视频）到标注、模型训练及验证测试的整体流程。在训练阶段需要大量标注数据确保模型准确性和泛化能力；其性能通常通过准确率、召回率和F1分数评估。 此外，实际应用中还需考虑实时性处理，因为需对驾驶状态进行持续监控。这可能要求优化算法以减少计算复杂度，并利用硬件加速技术如GPU并行计算提高处理速度。 总之，疲劳监测系统结合了机器学习、计算机视觉及眨眼检测等先进技术；通过深入理解这些技术，我们可以构建有效预防疲劳驾驶的安全解决方案，确保行车安全。
     
  • SVM分类_SVM_驾驶员疲劳驾驶检测_SVM分类_疲劳驾驶
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    本项目运用支持向量机(SVM)算法，旨在开发一种高效的驾驶员疲劳驾驶检测系统，通过分析驾驶员行为数据来识别潜在的安全风险。 基于支持向量机（SVM）的疲劳驾驶检测系统利用非接触式神经网络技术已成为当前研究领域的热点方向。这种方法有效解决了传统接触式疲劳检测方法对驾驶员造成的干扰，同时也克服了单一信号源在反映疲劳程度上的局限性。通过设计专门的神经网络模型来分类多来源信息，实现了高精度和高速度的疲劳状态检测。选择合适的特征值对于提高网络检测准确率以及精确反映驾驶员的疲劳程度至关重要。基于生理信号进行驾驶者疲劳监测具有较高的可靠性和准确性。
     
  • 基于安卓的驾驶员行为监测及报警系统，涵盖疲劳和危险检测
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    本系统专为安卓设备设计，旨在监控驾驶员的行为状态，通过实时分析判断驾驶者的疲劳程度与潜在风险，并发出预警以保障行车安全。 Toast_dem是使用Android Studio API level 33编译打包的应用程序。后端实现部分是关键所在，加载自己的模型即可完成相关功能。
     
  • 驾驶疲劳检测
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    驾驶疲劳检测系统是一种通过监测驾驶员的状态来预防交通事故的技术。它利用摄像头和传感器监控驾驶员的眼睛、头部动作及生理信号等参数，当发现有疲劳迹象时会及时发出警报或采取措施以保障行车安全。 使用Matlab编写程序，通过定位人眼和嘴巴来检测驾驶员是否处于疲劳状态。该程序运行简单且界面清晰。
     
  • 基于YOLOv8的DMS驾驶员行为检测（抽烟、打电话、喝水、吃东西）+ 数据集
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    本项目基于YOLOv8模型开发了驾驶员监控系统(DMS)，专门用于识别驾驶过程中的关键行为，如抽烟、使用手机、饮水及进食等。通过构建针对性的数据集，优化了算法的准确性和实时性，旨在提高行车安全。 Yolov8算法用于DMS驾驶员抽烟、打电话、喝水及吃东西的检测任务。该数据集包含5000多张相关图片，并已按train（训练）、val（验证）和test（测试）进行划分，附有data.yaml配置文件。此数据集支持yolov5、yolov7、yolov8以及yolov9等算法直接用于模型训练。标签为txt格式。具体的数据集目录结构如下： ```yaml train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 4 names: [drinking, eating, mobile use, smoking] ``` 其中，`nc`代表类别数量（即检测任务中的不同行为），而`names`则列出这些类别的名称。