疲劳驾驶检测系统：基于Dlib的智能监控工具
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fatigue-Driving-Detection-Based-on-Dlib 项目介绍
Fatigue-Driving-Detection-Based-on-Dlib 是一个基于Dlib库开发的疲劳驾驶检测系统，旨在通过实时视频分析来识别驾驶员的疲劳状态。该项目最初作为本科毕业设计的一部分，于2020年5月完成，并于2021年11月整理发布。目前，V1.0版本仅支持PC端的实时视频检测，暂不涉及硬件控制，而V2.0版本将引入树莓派进行人脸追踪，并加入更多高级功能如PID舵机控制、socket通信和视频流输出等。
项目技术分析
该项目主要依赖于Dlib库进行人脸检测和特征点提取，结合OpenCV进行图像处理和视频分析。核心技术包括：
- 人脸检测与特征点提取：使用Dlib的68点面部特征检测器（
shape_predictor_68_face_landmarks.dat）来精确捕捉面部特征点。 - 疲劳检测算法：通过计算眼睛的纵横比（EAR）和嘴巴的纵横比（MAR）来判断驾驶员是否处于疲劳状态。
- 头部姿态估计：利用特征点数据进行头部姿态的实时估计，进一步分析驾驶员的注意力集中程度。
项目及技术应用场景
该系统适用于多种需要实时监控驾驶员状态的场景，如：
- 长途货运：实时监控卡车司机的疲劳状态，预防因疲劳驾驶引发的事故。
- 公共交通：监控公交车或出租车司机的状态，确保乘客安全。
- 智能驾驶辅助系统：作为自动驾驶系统的一部分，实时监控驾驶员的参与度和状态。
项目特点
- 实时性：系统能够实时处理视频流，快速响应驾驶员的状态变化。
- 易用性：项目提供了详细的安装和运行指南，用户可以轻松上手。
- 扩展性：V2.0版本将引入更多硬件和通信功能，进一步提升系统的实用性和扩展性。
- 开源性：作为开源项目，用户可以自由修改和优化代码，满足个性化需求。
如何开始
- 克隆项目：首先从GitHub克隆该项目到本地。
- 安装环境：按照项目提供的步骤，安装必要的Python环境和依赖库。
- 运行程序：运行
drivers_img_acquire.py获取驾驶员图像，然后运行main.py开始疲劳检测。
结语
Fatigue-Driving-Detection-Based-on-Dlib 不仅是一个理论验证工具，更是一个具有实际应用潜力的开源项目。无论你是开发者、研究人员，还是对智能监控感兴趣的爱好者，这个项目都值得你一试。加入我们，一起探索智能驾驶的未来！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
