Python+Django+OpenCV疲劳检测系统：源码与数据库论文

本篇学位论文探讨了如何结合Python、Django和OpenCV技术来开发一个高效的疲劳检测系统。研究背景指出，精神疲劳对人的工作效率和安全性构成威胁，特别是在交通领域，疲劳驾驶是导致事故的主要原因之一。为了克服现有疲劳检测设备成本高、便携性差的问题，作者提出了一个基于眼动信号和人脸识别的创新方法。 首先，利用OpenCV库进行图像处理，系统能够精确地检测测试者的瞳孔状态，如眼睛闭合程度，这是评估疲劳的一个关键指标。同时，通过分析面部表情的变化和眨眼频率，进一步量化疲劳程度。人脸识别技术在这个过程中发挥了重要作用，通过对人脸特征和眼睛运动的分析，构建出一个可靠的疲劳测试框架。 在系统架构方面，作者选择Python作为主要编程语言，以其易读性强、代码简洁和丰富的库支持而闻名，这使得系统开发更加高效。Django框架被用于搭建后端，它提供了强大的Web开发工具和功能，包括数据持久化、用户界面和API设计，为疲劳检测系统的稳定运行提供了坚实的基础。 数据库管理方面，MySQL被选用，它是一款广泛应用于企业级应用的开源关系型数据库，能够有效存储和管理大量的图片和检测结果数据，支持实时查询和分析，这对于系统性能和数据安全性至关重要。 系统设计还包括了图片分析和照片管理系统，这些模块使得疲劳检测的过程更为直观和便捷，用户可以方便地上传、查看和管理个人的检测记录。这种设计大大提升了疲劳检测的用户体验，同时也增强了系统在实际应用场景中的实用性。 论文的关键词包括OpenCV（计算机视觉库）、Python语言（通用编程语言）、人脸识别（生物特征识别技术）和疲劳检测（预防交通安全的重要手段），这些都是论文的核心技术和关注点。通过本系统的实现，作者旨在开发出一种低成本、易用且有效的疲劳检测解决方案，以提高公众的生活质量和道路安全性。