基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计
项目描述
本项目旨在开发一个基于Python的卷积神经网络（CNN）人脸识别系统，用于检测驾驶员的疲劳状态并及时发出预警。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，从而提高驾驶安全性。
开发环境
- IDE: PyCharm
- 编程语言: Python 3.6
- 算法: 卷积神经网络（CNN）
系统功能
本系统主要分为三个部分：
- 打哈欠检测：通过检测驾驶员的嘴巴张合程度来判断是否打哈欠。
- 眨眼检测：通过分析驾驶员的眼睛开合度和眨眼频率来判断是否疲劳。
- 点头检测：通过检测驾驶员的头部姿态变化来判断是否疲劳。
疲劳检测原理
人在疲倦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，每次眨眼大约0.2-0.4秒。当人疲劳时，眨眼次数会增加，速度也会变慢。
- 打哈欠：疲劳时，人的嘴巴会张大并保持一定状态。
因此，通过检测眼睛的开合度、眨眼频率以及嘴巴的张合程度，可以判断一个人是否处于疲劳状态。
检测工具
本项目使用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应用。
眨眼计算原理
计算眼睛的宽高比（Eye Aspect Ratio, EAR）是判断眨眼状态的关键。当人眼睁开时，EAR值较大；当人眼闭合时，EAR值较小。通过实时计算EAR值的变化，可以判断驾驶员是否在眨眼。
使用方法
- 下载本仓库中的资源文件。
- 在PyCharm中配置Python 3.6环境。
- 运行项目代码，系统将自动检测驾驶员的面部特征并判断其疲劳状态。
注意事项
- 本系统仅作为研究使用，实际应用中需结合其他安全措施。
- 系统检测结果仅供参考，不能完全替代人工判断。
贡献
欢迎对本项目提出改进建议或贡献代码。请通过提交Issue或Pull Request的方式参与项目开发。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。