基于计算机视觉的驾驶员疲劳状态监测与预警
提出了一种利用计算机视觉技术监测驾驶员疲劳状态并发出警报的方法。该方法利用电脑摄像头采集图像，并使用 Python OpenCV3 库进行图像处理。
主要步骤如下：
- 眼部区域定位： 使用人脸检测算法定位驾驶员面部，进而提取眼部区域。
- 眼部特征提取： 利用图像处理技术，提取眼部特征，例如眼睑闭合程度、眨眼频率等。
- 疲劳状态识别： 根据提取的眼部特征，结合预设的阈值，判断驾驶员是否处于疲劳状态。
- 报警机制： 当系统判定驾驶员处于疲劳状态时，及时发出警报提醒驾驶员注意休息。
系统特点：
- 非接触式监测: 无需佩戴任何传感器，提高驾驶员舒适度。
- 实时性强: 能够实时监测驾驶员疲劳状态，及时发出预警。
- 可定制化: 可根据实际需求调整系统参数，例如疲劳阈值、报警方式等。
应用场景:
该系统可广泛应用于汽车驾驶、长途运输、航空航天等需要长时间保持高度集中注意力的领域，有效预防疲劳驾驶，保障人员安全。
文件大小：250.65KB
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