基于ESP32实现疲劳检测代码

基于ESP32的疲劳检测通常涉及到物联网(IoT)技术以及生物识别传感器，比如红外摄像头、图像处理模块以及机器学习算法。以下是一个简化版的示例流程：

1. **硬件准备**：
- ESP32主板作为数据收集中心。
- 可能需要安装红外摄像头用于捕捉驾驶员面部表情。
- 可能还需要环境光传感器，因为光照强度也可能影响疲劳程度判断。

2. **软件安装**：
- 使用Arduino IDE或Espressif IDF等工具链编写ESP32程序。

3. **数据采集**：
- 写入代码读取摄像头实时画面，并对图像进行预处理，如人脸检测和追踪。

4. **特征提取**：
- 使用OpenCV或其他库分析人脸表情，提取眼睛闭合度、头部角度等关键特征。

5. **算法模型**：
- 运用机器学习或深度学习模型，例如卷积神经网络(CNN)，训练一个疲劳检测模型，输入是提取的面部特征，输出是疲劳状态的概率。

6. **判断疲劳**：
- 根据模型预测结果判断驾驶者是否疲劳，设定阈值，如果超过阈值则发出警告。

7. **通知机制**：
- 当检测到疲劳时，通过无线通信技术（如Wi-Fi或蓝牙）将警报发送给手机APP或其他连接设备。

// 示例代码片段
#include <face_recognition.h>

void fatigueDetection() {
  // 读取摄像头数据
  cv::Mat frame = readCameraFrame();
  
  // 提取人脸和关键点
  std::vector<cv::DMatch> matches = findFace(frame);
  
  // 计算特征向量并喂入模型
  float fatigueScore = model.predict(faceFeatures(matches));
  
  // 判断疲劳等级并报警
  if (fatigueScore > FATALITY_THRESHOLD) {
    sendAlert();
  }
}