Drowsiness-Detection 项目使用文档

Drowsiness-Detection 项目使用文档

Drowsiness-Detection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/Drowsiness-Detection

1. 项目的目录结构及介绍

Drowsiness-Detection/
├── data/
│   ├── haarcascade_frontalface_default.xml
│   └── shape_predictor_68_face_landmarks.dat
├── src/
│   ├── detect_drowsiness.py
│   ├── eye_blink.py
│   └── video_capture.py
├── config/
│   └── config.json
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放项目所需的数据文件，包括面部检测模型和面部关键点检测模型。
  • haarcascade_frontalface_default.xml: 用于面部检测的Haar级联分类器。
  • shape_predictor_68_face_landmarks.dat: 用于检测面部68个关键点的模型。
• src/: 存放项目的源代码文件。
  • detect_drowsiness.py: 主程序，用于检测驾驶员的疲劳状态。
  • eye_blink.py: 用于检测眼睛眨眼的辅助模块。
  • video_capture.py: 用于视频捕获的辅助模块。
• config/: 存放项目的配置文件。
  • config.json: 配置文件，包含项目的参数设置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/detect_drowsiness.py。该文件是主程序，负责启动疲劳检测系统。以下是该文件的主要功能：

• 初始化视频捕获设备。
• 加载面部检测和关键点检测模型。
• 实时捕获视频流并进行疲劳检测。
• 当检测到疲劳状态时，发出警报。

启动项目的命令如下：

python src/detect_drowsiness.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config/config.json。该文件包含了项目的参数设置，以下是配置文件的内容示例：

{
  "video_source": 0,
  "alarm_sound": "alarm.wav",
  "eye_ar_threshold": 0.3,
  "eye_ar_consec_frames": 48
}

• video_source: 视频源，0 表示默认摄像头。
• alarm_sound: 警报声音文件的路径。
• eye_ar_threshold: 眼睛纵横比阈值，用于判断眼睛是否闭合。
• eye_ar_consec_frames: 连续帧数，用于判断疲劳状态。

通过修改配置文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的环境和需求。

Drowsiness-Detection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/Drowsiness-Detection