通过眼部宽高比是否连续超过15帧判断是否疲劳与通过mask_r_cnn算法训练模型判断是否疲劳,各有什么优势
时间: 2024-02-06 09:04:15 浏览: 26
通过眼部宽高比是否连续超过15帧判断是否疲劳的方法是一种基于规则的方法,它依赖于人眼在疲劳状态下的特征表现,具有以下优势:
1. 实现简单。该方法只需要测量眼部宽高比并进行简单的判断逻辑,不需要复杂的模型训练和优化过程。
2. 实时性高。该方法能够实时地检测眼部宽高比是否连续超过15帧,及时发现驾驶员的疲劳状态,有利于采取预防措施。
3. 准确性较高。该方法基于人眼在疲劳状态下的特征表现,可以有效地识别驾驶员的疲劳状态,准确率较高。
而通过mask_r_cnn算法训练模型判断是否疲劳的方法是一种基于机器学习的方法,它依赖于大量数据的学习和模型的优化,具有以下优势:
1. 可拓展性强。该方法可以通过收集更多的数据、优化模型等方式不断提升准确率,具有较好的可拓展性。
2. 适应性强。该方法可以适应不同场景下的疲劳状态检测,例如不同光线、不同人群等。
3. 准确率更高。该方法通过机器学习的方式对大量数据进行学习和优化,能够达到更高的准确率。
综上所述,两种方法各有优势,可以根据具体情况选择合适的方法进行疲劳状态检测。对于实时性要求较高、数据量较小的场景,可以选择基于规则的方法;而对于准确率要求较高、数据量较大的场景,可以选择基于机器学习的方法。
相关问题
python通过计算机视觉识别驾驶员眼部特征实现判断驾驶员是否疲劳,写出代码
以下是通过OpenCV和dlib库进行人脸和眼部关键点检测,以及判断驾驶员是否疲劳的Python代码示例:
```python
import cv2
import dlib
# 加载人脸检测器和眼部检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 定义常量
EYE_AR_THRESH = 0.23 # 眼睛长宽比阈值
EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 15 # 连续帧数
# 初始化变量
COUNTER = 0 # 当前连续帧数
TOTAL = 0 # 检测到的总帧数
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取视频流
ret, frame = cap.read()
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 人脸检测
rects = detector(gray, 0)
# 遍历检测到的人脸
for rect in rects:
# 检测眼部
shape = predictor(gray, rect)
left_eye = shape.part(36:42)
right_eye = shape.part(42:48)
# 计算眼睛长宽比
left_eye_aspect_ratio = (left_eye[4].y - left_eye[1].y) / (left_eye[4].x - left_eye[0].x + 1e-6)
right_eye_aspect_ratio = (right_eye[4].y - right_eye[1].y) / (right_eye[4].x - right_eye[0].x + 1e-6)
# 计算平均眼睛长宽比
ear = (left_eye_aspect_ratio + right_eye_aspect_ratio) / 2.0
# 绘制眼部框和关键点
left_eye_hull = cv2.convexHull(left_eye)
right_eye_hull = cv2.convexHull(right_eye)
cv2.drawContours(frame, [left_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1)
cv2.drawContours(frame, [right_eye_hull], -1, (0, 255, 0), 1)
for i in range(36, 48):
cv2.circle(frame, (shape.part(i).x, shape.part(i).y), 2, (0, 0, 255), -1)
# 判断疲劳
if ear < EYE_AR_THRESH:
COUNTER += 1
if COUNTER >= EYE_AR_CONSEC_FRAMES:
cv2.putText(frame, "Fatigue Detected!", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
else:
COUNTER = 0
# 绘制眼睛长宽比
cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
# 绘制检测到的总帧数
TOTAL += 1
cv2.putText(frame, "Total Frames: {}".format(TOTAL), (10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
# 显示视频流
cv2.imshow("Frame", frame)
# 按q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,首先加载人脸检测器和眼部检测器。然后打开摄像头,不断读取视频流进行处理。对于每一帧,首先进行人脸检测,然后使用眼部检测器检测眼部,并计算眼睛长宽比。如果眼睛长宽比小于阈值,则认为驾驶员疲劳,连续帧数加1,否则连续帧数清零。如果连续帧数大于等于设定的连续帧数阈值,则认为驾驶员疲劳,显示提示信息。最后,将眼睛长宽比和检测到的总帧数绘制在视频流上,并显示出来。
眼部纵横比动态疲劳判断python代码
以下是一个简单的 Python 代码示例,用于计算眼部纵横比并判断动态疲劳:
```python
import cv2
# 定义函数计算眼部纵横比
def eye_aspect_ratio(eye):
# 计算垂直方向上的两个关键点之间的欧氏距离
A = dist.euclidean(eye[1], eye[5])
B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])
# 计算水平方向上的关键点之间的欧氏距离
C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])
# 计算眼部纵横比
ear = (A + B) / (2.0 * C)
# 返回眼部纵横比
return ear
# 加载面部特征检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 定义常量以检测眨眼
EYE_AR_THRESH = 0.3
EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 3
# 初始化变量
COUNTER = 0
TOTAL = 0
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取视频流中的帧
ret, frame = cap.read()
# 转换帧为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测面部特征
faces = detector(gray, 0)
# 循环处理每张脸
for face in faces:
# 提取面部特征
shape = predictor(gray, face)
shape = face_utils.shape_to_np(shape)
# 提取左眼和右眼关键点
leftEye = shape[lStart:lEnd]
rightEye = shape[rStart:rEnd]
# 计算左眼和右眼的眼部纵横比
leftEAR = eye_aspect_ratio(leftEye)
rightEAR = eye_aspect_ratio(rightEye)
# 计算平均眼部纵横比
ear = (leftEAR + rightEAR) / 2.0
# 绘制眼部区域
leftEyeHull = cv2.convexHull(leftEye)
rightEyeHull = cv2.convexHull(rightEye)
cv2.drawContours(frame, [leftEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
cv2.drawContours(frame, [rightEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
# 判断是否眨眼
if ear < EYE_AR_THRESH:
COUNTER += 1
else:
if COUNTER >= EYE_AR_CONSEC_FRAMES:
TOTAL += 1
COUNTER = 0
# 绘制帧中的信息
cv2.putText(frame, "Blinks: {}".format(TOTAL), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (300, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
# 显示帧
cv2.imshow("Frame", frame)
# 检查用户是否按下 q 键
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"):
break
# 清理
cv2.destroyAllWindows()
cap.stop()
```
该代码使用 dlib 库和 OpenCV 库进行面部特征检测和眨眼检测。它使用眼部纵横比来判断眨眼,并计算连续的帧数以判断动态疲劳。最后,它在视频流中绘制了眼部区域和相关信息。
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