基于OpenCV的树莓派疲劳驾驶检测系统

"基于OpenCV的树莓派人脸识别疲劳驾驶检测系统" 本报告由主讲人王伲在XX月XX日进行，主要探讨了使用树莓派和OpenCV构建的人脸识别疲劳驾驶检测系统的研究背景、方法、创新点和结论。随着社会经济的进步和道路交通设施的完善，驾驶疲劳已成为交通安全的一大隐患。为了减少因疲劳驾驶引起的交通事故，该研究旨在开发一种智能交通系统，通过实时监控驾驶者的注意力状态，及时发出预警。 研究方法包括文献研究、实证研究、功能分析和实验法。该系统的核心技术包括： 1. 使用Dlib库进行人脸识别，Dlib库提供了高效的人脸检测和关键点定位算法。 2. 疲劳检测算法主要包括眼睛检测、打哈欠检测和点头检测。眼睛检测是通过灰度图处理和2D人脸关键点检测，计算眼睛的开放程度（EAR值）。打哈欠和点头检测则通过特定行为特征来识别。 3. YOLOV5算法用于更精确的人脸检测，它是一种快速且准确的目标检测框架，尤其适合实时应用。 4. 结合OpenCV的机器视觉库，实现图像预处理、特征提取和模式识别。 5. 利用深度学习技术，如3D特征匹配，来计算头部姿态，评估疲劳程度。 6. 物联网技术被整合到系统中，使得设备可以实时连接并传输数据。 与其他疲劳驾驶检测系统相比，树莓派方案有以下优点： 1. 不依赖于特定的物理接触或穿戴设备，避免了驾驶员的不适感和误报可能。 2. 多维度监测，不仅关注眼部和嘴部特征，还考虑头部姿态变化，提高了检测的全面性和准确性。 3. 实时性好，能在短时间内识别出疲劳状态，及时发出预警。 系统设计包括以下几个步骤： 1. 通过OpenCV从视频流中捕获图像，进行尺寸调整和灰度化处理。 2. 运用Dlib进行人脸和关键点检测，提取脸部位置信息。 3. 计算EAR和MAR值，评估眼睛和嘴巴的关闭程度。 4. 使用3D人脸模型匹配，计算头部旋转角度，结合眼部和嘴部特征判断疲劳状态。 5. 统计一段时间内的眨眼、打哈欠和点头频率，设定阈值，当超过阈值时触发警报。 总结来说，这个基于树莓派和OpenCV的疲劳驾驶检测系统综合运用了多种计算机视觉和深度学习技术，提供了一种实用、非侵入式的解决方案，对于提高驾驶安全具有重要意义。