基于眼部识别的疲劳驾驶监测系统设计与实现

• 作者: 王昱博 刘安童 田怡然 郑研
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 疲劳驾驶 眼部识别 68点位图
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与应用
• 页码范围: 126-128,169
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4052.2022.02.041

摘要

以硬件设备Jetson Nano和编程语言Python为基础,构建了基于面部识别的疲劳驾驶检测系统.基于OpenCV进行图像处理并使用NumPy进行n维数值的计算扩展;在采集司机的面部信息后使用68点分析方法,持续监测司机在驾驶过程是否出现以下疲劳行为:(1)持续闭眼现象;(2)连续打哈欠现象.若检测发现以上行为,则监测系统将判定司机出现疲劳驾驶并通过报警提示.测试表明,设计的监测系统在进行视频实验时,模型识别的准确率为81.8％.