基于OpenCV的实时睡意检测系统

主要观点总结

文章介绍了一个检测驾驶时是否困倦的系统，通过实时数据传输和面部识别技术实现。系统使用网络摄像头和电话摄像头进行数据传输，通过分析眼睛和嘴巴的地标来确定驾驶员是否困倦。

关键观点总结

关键观点1: 研究目的

每年因疲劳驾驶导致的事故造成大量伤亡，因此开发此系统来预测和警告驾驶员的疲劳状态。

关键观点2: 系统工作原理

系统通过检测面部并预测眼睛和嘴巴的地标来确定人的眼睛长宽比（EAR）和嘴部长宽比（MAR），从而判断人是否困倦。

关键观点3: 主要内容和过程

文章详细描述了如何使用dlib库进行面部地标检测，计算EAR和MAR的方法，以及系统的实现过程和结果展示。

关键观点4: 证据保存

为了保留证据，系统保存了让人昏昏欲睡的框架，该框架存储在单独的文件夹中作为证明。

关键观点5: 参考资料

文章提供了相关的参考文献和GitHub链接，以便读者深入了解相关技术和获取源代码。

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 该系统可以检测一个人在开车时是否困倦，如果有的话，可以通过使用语音消息实时提醒他。该系统使用网络摄像头和电话摄像头进行实时数据传输。 01.研究目的 根据国家公路交通安全管理局的数据，每年均涉及疲劳驾驶事故中导致超过1,550人死亡和71,000人受伤，但是实际数字可能要高得多[1]。因此，为了避免这类事故的发生，我们制作了这个系统。它通过检查人的眼睛是否闭合或正在打哈欠来预测眼睛和嘴巴的标志，从而确定一个人是否正处于疲劳驾驶。 主要内容 02.主要内容 该系统的工作可以分为两个部分： 1. 检测或定位面部。 2. 预测检测到的面部中重要区域的地标。 一旦预测出结果，我们仅使用眼睛地标和嘴部地标来确定人的眼睛长宽比（EAR）和嘴部长宽比（MAR），以检查人是否困倦。 E ………………………………