驾驶员疲劳检测 python

驾驶员疲劳检测可以使用Python进行实现。一种常见的方法是使用计算机视觉技术，通过检测驾驶员的眼睛和面部表情来判断其是否疲劳。以下是一个简单的示例代码，可以使用OpenCV和dlib库进行实现：

import cv2
import dlib

# 加载dlib的人脸检测器和68个特征点模型
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 加载眼睛检测器
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测人脸
    faces = detector(gray)

    for face in faces:
        # 检测人脸特征点
        landmarks = predictor(gray, face)
        
        # 获取左眼和右眼的坐标
        left_eye = landmarks.part(36).x, landmarks.part(37).y, landmarks.part(38).x, landmarks.part(39).y
        right_eye = landmarks.part(42).x, landmarks.part(43).y, landmarks.part(44).x, landmarks.part(45).y
        
        # 检测左眼和右眼
        left_eye_img = gray[left_eye[1]:left_eye[3], left_eye[0]:left_eye[2]]
        right_eye_img = gray[right_eye[1]:right_eye[3], right_eye[0]:right_eye[2]]
        
        # 使用Haar级联检测器检测眼睛
        left_eye_rects = eye_cascade.detectMultiScale(left_eye_img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
        right_eye_rects = eye_cascade.detectMultiScale(right_eye_img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
        
        # 如果检测到眼睛，则认为驾驶员没有疲劳
        if len(left_eye_rects) > 0 and len(right_eye_rects) > 0:
            cv2.putText(frame, "Alert", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
        
    # 显示视频帧
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述代码使用dlib库检测人脸和人脸特征点，使用Haar级联检测器检测眼睛。如果检测到眼睛，则认为驾驶员没有疲劳，否则显示“Alert”提示。你可以根据实际情况调整眼睛检测器的参数，以提高检测精度。