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基于Python的图像检测驾驶员疲劳系统，支持打哈欠、眨眼和瞌睡点头识别，附带安装程序

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简介：
本项目提供了一套基于Python开发的图像检测系统，专门用于监测驾驶员疲劳状态。该系统能够精准识别驾驶员打哈欠、眨眼及瞌睡时头部下垂的动作，有效预防因驾驶疲劳引发的安全事故。同时配备详细安装指南和程序代码，便于用户快速上手使用。 疲劳认定标准如下： - 眨眼：连续3帧内眼睛的长宽比为0.2。 - 打哈欠：连续3帧内嘴巴的长宽比为0.5。 - 睡觉点头：连续3帧内pitch（x）旋转角度为0.3。

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  • 基于Python的图像检测驾驶员疲劳系统，支持打哈欠、眨眼和瞌睡点头识别，附带安装程序
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    本项目提供了一套基于Python开发的图像检测系统，专门用于监测驾驶员疲劳状态。该系统能够精准识别驾驶员打哈欠、眨眼及瞌睡时头部下垂的动作，有效预防因驾驶疲劳引发的安全事故。同时配备详细安装指南和程序代码，便于用户快速上手使用。 疲劳认定标准如下： - 眨眼：连续3帧内眼睛的长宽比为0.2。 - 打哈欠：连续3帧内嘴巴的长宽比为0.5。 - 睡觉点头：连续3帧内pitch（x）旋转角度为0.3。
     
  • 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。
     
  • 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）。
     
  • Android平台的疲劳检测（闭眼/眨眼识别）
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    本应用基于Android平台开发，利用摄像头实时监测用户眼睛状态，自动识别闭眼和眨眼动作，有效预防因疲劳驾驶或操作导致的安全事故。 Android版本的闭眼/眨眼检测可以在安卓手机上进行测试，请确保手机横屏放置。
     
  • MATLAB眼部疲劳检测【包含人眼检测、打哈欠识别、大纲及GUI】.zip
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    本资源提供一套全面的眼部疲劳检测方案，包括精准的人眼定位与追踪技术、打哈欠动作识别算法，并附带详细的大纲和用户界面设计，助力研究者深入分析眼部疲劳成因。 大家好，本课题是基于MATLAB GUI可视化平台的疲劳驾驶检测研究。我们采用perclos算法进行分析。整个流程包括：视频分帧处理、对每一帧图像通过肤色识别技术定位人脸位置、去除干扰区域、使用灰度积分法确定人眼位置，并统计闭眼和睁眼的画面数量，然后根据perclos定理计算闭眼频率，以此判断是否处于疲劳状态。如果系统检测到驾驶员出现疲劳驾驶的情况，则会发出警报声进行提醒。本课题包括详细的论文提纲内容。
     
  • 基于MATLAB的驾驶员人脸疲劳状态检测系统（眼睛与嘴巴识别）
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    本系统采用MATLAB开发，通过分析驾驶员的眼睛和嘴巴特征，实现对驾驶过程中的疲劳状态进行实时监控与预警。 本项目基于MATLAB实现人脸眼睛嘴巴的检测功能，并附有详细的说明书、摘要及代码。同时包含自制神经网络训练集的生成代码（用户运行代码做出表情后，程序会自动归类以构建训练集合）。主代码首先进行脸部特征检测，然后综合判断眼睛和嘴巴的状态来判定人脸是否处于疲劳状态。该代码已调试并成功运行无误。
     
  • 关于人眼检测在驾驶员疲劳识别中的应用研究
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    本研究探讨了利用人眼检测技术来识别驾驶员疲劳状态的方法和应用，旨在提高驾驶安全性。通过分析眼睛特征参数，有效判断司机疲劳程度，预防交通事故。 这是一篇关于基于人眼检测的驾驶员疲劳检测的研究，希望对大家有所帮助。
     
  • 疲劳驾驶检测与识别（第三部分）：基于Android的疲劳驾驶实时监测系统（附源码）.txt
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    本文档探讨了基于Android平台的疲劳驾驶实时监测系统的开发，包括软件设计、算法实现及源代码分享，旨在提升行车安全。 疲劳驾驶检测与识别包括以下几个方面： 1. 疲劳驾驶的检测与识别数据集。 2. 使用Pytorch实现的疲劳驾驶检测和识别技术，并包含相关的训练代码及数据集。 3. 通过Android平台实现实时的疲劳驾驶检测，提供源码支持。 4. 利用C++编程语言开发了实时监测驾驶员疲劳状态的应用程序，并提供了相应的源代码。
     
  • 疲劳驾驶检测与识别（二）：基于Pytorch的疲劳驾驶检测及识别方法（附数据集和训练代码）.txt
    优质
    本篇文章详细介绍了使用Pytorch进行疲劳驾驶检测与识别的方法，包括数据集介绍以及具体的训练代码。适合对机器学习有兴趣的研究者和技术人员阅读参考。 疲劳驾驶检测与识别涉及多个方面和技术实现方法。首先需要准备相关的数据集来训练模型，随后可以使用Pytorch进行疲劳驾驶的检测和识别，并提供相应的训练代码支持。此外，在移动设备上也有解决方案，例如通过Android系统实现实时监测功能；同时在桌面应用开发中，C++语言也提供了类似的实时监控方案。