疲劳驾驶检测预期的经济效益中一次性收益和非一次性收益有和不可定量的收益和哪些
时间: 2024-06-11 13:07:58 浏览: 69
一次性收益包括节省人力和物力成本,减少车辆事故和损坏的维修成本,以及减少驾驶员因疲劳导致的生产效率下降和工作时间浪费的成本。非一次性收益包括提高企业形象和品牌价值,增强顾客信任和满意度,提高员工工作积极性和减少员工流失率,以及降低社会成本和减少交通事故死亡和伤残人数。此外,疲劳驾驶检测还可为政府提供更精准的交通流量和道路使用情况数据,为公共安全和交通管理提供支持。这些收益难以量化,但对企业和社会的长期发展具有重要意义。
相关问题
道路测速这一类和疲劳驾驶检测设备区别
道路测速设备主要用于检测车辆行驶速度,以确保车辆在规定的限速范围内行驶,同时也可以用于交通违法行为的抓拍,例如超速行驶等。
而疲劳驾驶检测设备则主要用于检测驾驶员是否存在疲劳驾驶的情况,通过检测驾驶员的眼睛和头部运动等指标,来判断驾驶员是否需要休息或者停车休息。这种设备可以有效地避免由于疲劳驾驶所导致的交通事故。
写一段基于opencv疲劳驾驶检测的代码,包括眼睛和嘴部检测
好的,以下是一个基于OpenCV的疲劳驾驶检测的示例代码,包括眼睛和嘴部检测:
```python
import cv2
import dlib
# 加载预训练的人脸检测器和特征点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
# 加载眼睛检测器和嘴部检测器
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml")
mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_mouth.xml")
# 定义阈值时间
eye_closed_time = 0
mouth_open_time = 0
THRESH_EYE_CLOSED = 2 # 眼睛闭合超过2秒则判断为疲劳驾驶
THRESH_MOUTH_OPEN = 1 # 嘴巴张开超过1秒则判断为疲劳驾驶
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 人脸检测
faces = detector(gray, 0)
for face in faces:
# 特征点检测
landmarks = predictor(gray, face)
# 眼睛检测
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray[face.top():face.bottom(), face.left():face.right()], 1.3, 5)
for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
cv2.rectangle(frame, (face.left() + ex, face.top() + ey), (face.left() + ex + ew, face.top() + ey + eh), (0, 255, 0), 2)
if ew < 60:
eye_closed_time += 1
else:
eye_closed_time = 0
# 嘴部检测
mouths = mouth_cascade.detectMultiScale(gray[face.top():face.bottom(), face.left():face.right()], 1.3, 5)
for (mx, my, mw, mh) in mouths:
cv2.rectangle(frame, (face.left() + mx, face.top() + my), (face.left() + mx + mw, face.top() + my + mh), (0, 0, 255), 2)
if mh > 30:
mouth_open_time += 1
else:
mouth_open_time = 0
# 判断是否疲劳驾驶
if eye_closed_time > THRESH_EYE_CLOSED:
cv2.putText(frame, "WARNING: DRIVER FATIGUE (EYES)", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
elif mouth_open_time > THRESH_MOUTH_OPEN:
cv2.putText(frame, "WARNING: DRIVER FATIGUE (MOUTH)", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow("Frame", frame)
# 按下q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先加载了预训练的人脸检测器和特征点检测器,以及眼睛检测器和嘴部检测器。然后,通过摄像头捕获的视频流,不断进行人脸检测和特征点检测,并在图像中绘制出眼睛和嘴部的矩形框。同时,根据眼睛和嘴部的状态计算出阈值时间,如果超过阈值时间则判断为疲劳驾驶,并在图像中显示警告信息。最后,通过按下q键退出程序,并释放摄像头并关闭窗口。
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