利用opencv和dlib实现的疲劳驾驶实时检测系统

资源摘要信息:"基于opencv dlib的疲劳驾驶检测系统" 1. OpenCV与dlib库的应用 本系统使用了OpenCV和dlib两种流行的计算机视觉库。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了多个计算机视觉领域的功能，如图像处理、特征检测、物体跟踪等。dlib库则提供了机器学习算法和工具，特别是人脸检测和特征点定位功能，非常适合于本系统的开发需求。 2. 疲劳驾驶检测的原理 疲劳驾驶检测系统的核心功能是通过分析驾驶员的面部特征来判断其是否存在疲劳迹象。这些面部特征包括眨眼次数、打哈欠次数以及头部点头次数等。系统通过摄像头实时捕捉驾驶员的面部表情，然后运用dlib库进行人脸关键点的检测和定位。 3. 关键点模型与疲劳特征提取 系统中存放在model目录下的68人脸关键点模型用于提取面部特征点。dlib库中的预训练模型能够识别并标记出人脸上的关键点，比如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置。通过分析这些关键点的相对位置变化，系统能够计算出眨眼次数、打哈欠次数以及瞌睡点头次数等疲劳特征。 4. 实时监测与疲劳评分 实时监测功能通过分析面部特征的变化频率，如实时眨眼频率、实时打哈欠频率和实时瞌睡点头频率等，动态地评估驾驶员的疲劳程度。疲劳程度的评估是一个综合分数，它基于各种疲劳特征的统计分析得出，并提供给驾驶员作为警示。 5. 用户界面与可视化报表 系统提供了一个用户友好的界面，以及实时数据的可视化报表。通过fatigue_detect.html文件，用户可以直观地看到疲劳驾驶的相关参数，包括但不限于Blinks、Yawning、Nod、Blink Frequency、Yawing Frequency、Nod Frequency以及Score等。这些参数有助于驾驶员或监控人员及时了解疲劳状况，从而采取相应措施。 6. 技术应用人群定位 该系统适合于希望跨学科学习和实践的初学者或进阶学习者。它可以作为毕业设计项目、课程设计、大型作业或工程实训，甚至可以作为初学者的项目立项参考。由于其功能性和教育性相结合，系统能够为学习者提供宝贵的实践经验。 7. 文件结构与资源管理 系统文件结构清晰，包含了主程序main.py、报表界面制作文件sats2.py、pyecharts操作手册、图片目录、模型目录以及可视化报表。图片目录用于存放相关的图片资源，如png和ico文件，而模型目录则存放了用于识别和处理的关键点模型。 通过本系统的介绍和应用，学习者不仅能够学习到OpenCV和dlib库的使用，还能够理解如何将机器学习和计算机视觉技术应用于实际问题的解决中。此外，对于编程初学者而言，本系统的实践可以帮助他们建立起基础的软件开发和项目管理技能。