大数据毕业设计opencv+dlib疲劳驾驶检测系统自动驾驶面部多信息特征融合的疲劳驾驶检测系统驾驶员疲劳驾驶风险检测深度学习机器学习计算机毕业设计人工智能

最新推荐文章于 2025-10-11 12:08:36 发布

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文章介绍了基于多信息特征融合的驾驶员疲劳监测算法，通过改进的粗糙集理论进行决策融合，并使用数据可视化展示不同疲劳状态的分布及实时变化。强调了疲劳驾驶在中国交通事故中的重要性，目标是通过实时疲劳检测来减少事故的发生。

创新点：算法模型训练、可视化、深度学习框架、疲劳监测、模拟自动驾驶检测驾驶员疲劳

核心算法：基于多信息特征指标融合建立驾驶员疲劳评价体系通过构建一种驾驶员面部多信息特征融合综合评价方法，为了能够将系统检测结果更直观的体现，研究了基于一种改进的粗糙集理论对各项特征结果做决策融合处理，将离散化的问题进行归一化处理，便于判定当前驾驶员疲劳状态等级。
驾驶员疲劳驾驶风险检测是中国道路交通安全重要的研究领域之一，统计数据显示每年我国发生的交通事故中，超过40%的交通事故是由驾驶员疲劳驾驶造成的。因此，如果可以实时检测驾驶的疲劳状态，提高驾驶员的注意力，就可以有效减少因疲劳驾驶导致的道路交通事故。

核心算法代码分享如下：

# import math
from pyecharts.globals import ThemeType
# from pyecharts.charts import Bar, Line, Scatter
# from pyecharts import options as opts
# from pyecharts.charts import Line3D
# from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import Bar, Liquid, Page, Pie
from pyecharts import options as opts
# pyinstaller -F run.py --distpath . --add-data /usr/local/lib/python3.8/site-packages/pyecharts/datasets:pyecharts/datasets
# --add-data=/usr/local/lib/python3.8/site-packages/pyecharts/render/templates:pyecharts/render/templates



A = ['清醒状态', '轻度疲劳', '中度疲劳', '重度疲劳']
B = [42, 21, 30, 7]
def bar6() ->Liquid:
    c = (
        Liquid()
            .add("lq", [0.65], is_outline_show=False)
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="今日湿度"))
    )
    return c


def bar7() ->Pie:
    c = (
        Pie()
        .add(
            "",
            [list(z) for z in zip(A, B)],
            radius=["40%", "75%"],
        )
            .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="驾驶员疲劳分布图"),
            legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),
        )
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    )
    return c
def bar1() ->Bar:
    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
        .add_xaxis(
            [
                "0-5(秒)",
                "5-10(秒)",
                "10-15(秒)",
                "15-20(秒)",
                "25-30(秒)",
                "35-40(秒)",
            ]
        )
        .add_yaxis("驾驶员疲劳程度", [10, 20, 30, 60, 50, 80])
        .set_global_opts(
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="驾驶员疲劳程度实时变化图", pos_left=20),
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(is_show=True, is_realtime=True),
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
            legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='20%'),
        )
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),effect_opts=opts.EffectOpts(is_show=True),
                         markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='max', name='max'),
                                                                opts.MarkLineItem(type_='min', name='min')]))
    )
    return bar