实时疲劳检测实战项目

最新推荐文章于 2024-10-24 16:01:26 发布

AI炮灰

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分类专栏：深度学习实战代码40例文章标签：人工智能图像处理 opencv 深度学习疲劳检测

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本文介绍了一个使用人工智能技术，特别是图像处理和深度学习方法实现的实时疲劳驾驶检测项目。通过OpenCV库捕获并分析驾驶员的面部特征，结合深度学习模型来判断驾驶员的疲劳状态，为行车安全提供保障。

import cv2
import dlib
import numpy as np
from imutils import face_utils

"""
思路：
    第一步：2D人脸关键点检测；第二步：3D人脸模型匹配；
    第三步：求解3D点和对应2D点的转换关系；第四步：根据旋转矩阵求解欧拉角。
"""

# 加载人脸检测和姿势估计模型（dlib）
face_landmark_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'

"""
只要知道世界坐标系内点的位置、像素坐标位置和相机参数就可以搞定旋转和平移矩阵(OpenCV自带函数solvePnp())
"""

# 世界坐标系(UVW)：填写3D参考点，该模型参考http://aifi.isr.uc.pt/Downloads/OpenGL/glAnthropometric3DModel.cpp
object_pts = np.float32([[6.825897, 6.760612, 4.402142],  # 33左眉左上角
                         [1.330353, 7.122144, 6.903745],  # 29左眉右角
                         [-1.330353, 7.122144, 6.903745],  # 34右眉左角
                         [-6.825897, 6.760612, 4.402142],  # 38右眉右上角
                         [5.311432, 5.485328, 3.987654],  # 13左眼左上角
                         [1.789930, 5.393