基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计源码+数据集.zip

基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计源码+数据集.zip 已获导师指导并通过的高分项目，可作为毕业设计、期末大作业和课程设计，纯手打高分项目，代码完整下载可用，小白也可实战。 基于人脸表面特征的疲劳检测，主要分为三个部分，打哈欠、眨眼、点头。本实验从人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据入手，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度，分析驾驶员是否疲劳驾驶和及时作出安全提示。 视觉疲劳检测原理：因为人在疲倦时大概会产生两种状态： 眨眼：正常人的眼睛每分钟大约要眨动10-15次，每次眨眼大概0.2-0.4秒，如果疲倦时眨眼次数会增多，速度也会变慢。打哈欠：此时嘴会长大而且会保持一定的状态。因此检测人是否疲劳可以从眼睛的开合度，眨眼频率，以及嘴巴张合程度来判断一个人是否疲劳。 基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计源码+数据集.zip 已获导师指导并通过的高分项目，可作为毕业设计、期末大作业和课程设计，纯手打高分项目，代码完整下载可用，小白也可实战。基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员