基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测
项目描述
本资源文件提供了一个基于Python的卷积神经网络（CNN）算法，用于人脸识别和驾驶员疲劳检测。该系统主要通过分析驾驶员的面部特征，如打哈欠、眨眼和点头等行为，来判断驾驶员是否处于疲劳状态，并及时发出安全提示。
开发环境
- IDE: PyCharm
- 编程语言: Python 3.6
- 算法: 卷积神经网络（CNN）
功能模块
本实验系统主要分为三个部分：
- 打哈欠检测：通过分析驾驶员嘴部的张合程度，判断是否存在打哈欠的行为。
- 眨眼检测：通过计算眼睛的开合度（EAR）和眨眼频率，判断驾驶员的眼睛状态是否正常。
- 点头检测：通过分析驾驶员头部的运动轨迹，判断是否存在频繁点头的现象。
疲劳检测原理
人在疲劳时通常会出现以下两种状态：
- 眨眼：正常情况下，人的眼睛每分钟大约会眨动10-15次，每次眨眼持续0.2-0.4秒。疲劳时，眨眼次数会增加，速度也会变慢。
- 打哈欠：疲劳时，嘴部会张大并保持一定状态，这是判断疲劳的重要依据之一。
检测工具
本项目使用了dlib库进行人脸检测和关键点定位。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是一个用于人脸68个关键点检测的模型库，能够方便地进行人脸检测和相关应用。
眨眼计算原理
计算眼睛的宽高比（EAR）是判断眨眼状态的核心方法。通过计算眼睛的长宽比，可以判断眼睛的开合程度，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。
使用说明
- 环境配置：确保安装了Python 3.6及以上版本，并配置好PyCharm开发环境。
- 依赖库安装：安装所需的Python库，如
dlib、opencv等。 - 模型加载：加载
shape_predictor_68_face_landmarks.dat模型文件。 - 运行程序：运行主程序，系统将实时检测驾驶员的面部特征，并判断是否存在疲劳状态。
注意事项
- 本系统仅作为疲劳检测的初步实现，实际应用中可能需要进一步优化和调整。
- 请确保摄像头清晰，环境光线充足，以保证检测效果。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。