树莓派的疲劳驾驶检测系统（源码/文档）

基于树莓派的疲劳驾驶检测系统设计与实现

系统设计思路

本系统使用树莓派作为核心计算平台，结合摄像头对驾驶员的面部进行实时监控。通过面部检测与眼部状态监测，系统能够准确判断驾驶员是否存在疲劳驾驶的迹象。为了实现这一目标，系统采用了Haar级联算法进行面部检测，之后利用Dlib算法对眼部进行监控，从而精确判断驾驶员是否闭眼。若检测到闭眼时间超过设定阈值，系统会通过蜂鸣器发出警报，提示驾驶员采取休息措施。

硬件平台

树莓派：作为系统的核心计算平台，树莓派不仅性能强大，而且具有低成本、开源、易于集成的特点，适合进行快速原型开发和部署。
摄像头模块：用于捕捉驾驶员的面部图像，为后续的面部检测与眼部监控提供数据支持。
蜂鸣器：在疲劳迹象被检测到时发出警报，提醒驾驶员。
软件实现
系统的软件部分主要由树莓派运行Python脚本完成，主要依赖于OpenCV和Dlib库来进行图像处理和人脸、眼部检测。以下是部分关键代码实现：

import cv2
import dlib
import time

#加载Haar级联人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')


#初始化Dlib的人脸检测器和眼部检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

#初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

def eye_aspect_ratio(eye):
    A = dist.euclidean(eye[1],<