利用Python和dlib开发的多行为危险驾驶监测系统

资源摘要信息: "本项目是一个基于Python语言和dlib库开发的危险驾驶行为监测系统。系统的源码文件和项目说明已经打包成压缩文件。源码文件集包括了实现对驾驶行为进行实时监测以及视频录像后期检测的功能，主要监测行为包括双手离开方向盘、闭眼、哈欠和低头四种情况。系统采用PERCLOS疲劳程度评价指标来评价驾驶员的疲劳程度，并能记录这些行为的出现时间，并通过五大图表实时显示驾驶员的总体状态，以便用户能够及时调整驾驶行为，防止事故的发生。系统要求Python版本为Python 3.9.13，并且需要提前安装dlib和cmake库以及C++编译器。" 知识点详细说明: 1. Python编程语言: Python是一种广泛应用于人工智能、数据分析、网络爬虫和机器学习等领域的高级编程语言。它以其简洁明了的语法和强大的库支持而备受开发者的青睐。在本项目中，Python主要负责系统的整体架构设计和运行逻辑。 2. dlib库: dlib是一个包含机器学习算法的C++库，专门用于面部特征检测、目标检测、图像处理等领域。在本项目中，dlib库被用于面部特征的捕捉和行为识别。由于dlib库的安装较为复杂，需要事先安装cmake库和C++编译器。 3. cmake库: cmake是一个跨平台的自动化构建系统，它使用独立于平台的cmake语言编写脚本文件来生成原生的构建环境（如makefile），使得开发者可以在不同的操作系统上使用统一的构建命令。在本项目中，cmake是dlib库安装过程的一个前提条件。 4. PERCLOS疲劳程度评价指标: PERCLOS是指在一段时间内眼睛闭合的比例，用来评价一个人的疲劳程度。在本系统中，PERCLOS被用作判断驾驶员疲劳状态的标准之一。 5. 实时监测与视频分析: 系统能够通过接入的摄像头实时捕捉驾驶员的行为，并通过分析视频资料识别出危险行为。这涉及到了计算机视觉和模式识别技术的应用。 6. 数据可视化: 系统通过图表展示驾驶员的行为数据，包括但不限于行为出现的时间点、频率等。数据可视化技术可以帮助用户直观地理解驾驶员的驾驶状态。 7. 环境配置: Python 3.9.13是本项目运行的必备环境。另外，项目说明还提到了环境配置的注意事项，比如dlib库的安装依赖于cmake和C++编译器。在实际部署前，需要按照说明仔细配置开发环境，确保各个依赖库能正常工作。 文件名称列表说明: - shape_predictor_68_face_landmarks.dat: 这个文件很可能是dlib库使用的人脸特征点检测模型文件，它能够识别出人脸的关键点坐标。 - .gitignore: 这是一个在git版本控制系统中使用的文件，用于定义不希望被git追踪的文件或目录。 - 项目说明.md: Markdown格式的项目文档文件，通常用于提供项目的详细说明和使用指南。 - background1.png、ae86.png、ae86_skyless.png、background3.png、background2.png: 这些很可能是系统界面或文档中使用的背景图片。 - res_rc.py: Python脚本文件，通常用于存储资源或者配置信息。 - main.py: 主程序入口文件，运行这个文件即可启动系统。 在使用本系统源码前，开发者需要仔细阅读项目说明，正确配置开发环境，尤其是dlib库和cmake的安装，以便系统能够正确运行。系统的设计和功能实现涉及到了多项前沿技术，如机器学习、数据可视化和计算机视觉，对相关技术有一定了解的开发者将会更容易理解和使用本系统。