python疲劳驾驶困倦低头检测功能怎么实现

发布时间：2022-04-06 10:42:11 作者：iii
来源：亿速云阅读：261

Python疲劳驾驶困倦低头检测功能怎么实现

随着智能交通系统的发展，疲劳驾驶检测成为了一个重要的研究方向。疲劳驾驶不仅危及驾驶员自身的安全，还可能对其他道路使用者造成严重威胁。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的疲劳驾驶困倦低头检测功能。

1. 概述

疲劳驾驶检测通常通过分析驾驶员的面部表情、眼睛状态、头部姿态等特征来判断驾驶员是否处于疲劳状态。本文将重点介绍如何通过检测驾驶员的头部姿态（低头）和眼睛状态（闭眼）来实现疲劳驾驶检测。

2. 所需工具和库

为了实现这个功能，我们需要使用以下Python库：

OpenCV：用于图像处理和视频捕捉。
dlib：用于面部特征点检测。
imutils：用于简化图像处理操作。
numpy：用于数值计算。

你可以通过以下命令安装这些库：

pip install opencv-python dlib imutils numpy

3. 实现步骤

3.1 面部特征点检测

首先，我们需要检测驾驶员的面部特征点。dlib库提供了一个预训练的面部特征点检测器，可以检测出68个面部特征点。

import dlib
import cv2

# 加载dlib的面部特征点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

3.2 检测眼睛状态

通过分析眼睛的特征点，我们可以判断驾驶员的眼睛是否闭合。通常，我们会计算眼睛的纵横比（Eye Aspect Ratio, EAR）来判断眼睛的状态。

from scipy.spatial import distance as dist

def eye_aspect_ratio(eye):
    # 计算眼睛的纵横比
    A = dist.euclidean(eye[1], eye[5])
    B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])
    C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])
    ear = (A + B) / (2.0 * C)
    return ear

3.3 检测头部姿态

通过分析头部的特征点，我们可以判断驾驶员是否低头。通常，我们会计算头部的倾斜角度来判断头部的姿态。

def head_pose_estimation(shape):
    # 计算头部的倾斜角度
    # 这里可以使用OpenCV的solvePnP函数来计算头部的姿态
    pass

3.4 综合判断疲劳状态

通过综合眼睛状态和头部姿态的判断结果，我们可以判断驾驶员是否处于疲劳状态。

def is_fatigue(ear, head_angle):
    # 根据EAR和头部角度判断是否疲劳
    if ear < EAR_THRESHOLD and head_angle > HEAD_ANGLE_THRESHOLD:
        return True
    return False

3.5 实时检测

最后，我们将上述功能整合到一个实时检测的循环中，从摄像头捕捉视频流并实时检测驾驶员的疲劳状态。

import cv2
import dlib
import imutils
from imutils import face_utils
import numpy as np

# 初始化
cap = cv2.VideoCapture(0)
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

# 定义EAR和头部角度的阈值
EAR_THRESHOLD = 0.25
HEAD_ANGLE_THRESHOLD = 20

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    frame = imutils.resize(frame, width=450)
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测面部
    rects = detector(gray, 0)

    for rect in rects:
        shape = predictor(gray, rect)
        shape = face_utils.shape_to_np(shape)

        # 计算EAR
        left_eye = shape[42:48]
        right_eye = shape[36:42]
        left_ear = eye_aspect_ratio(left_eye)
        right_ear = eye_aspect_ratio(right_eye)
        ear = (left_ear + right_ear) / 2.0

        # 计算头部角度
        head_angle = head_pose_estimation(shape)

        # 判断是否疲劳
        if is_fatigue(ear, head_angle):
            cv2.putText(frame, "Fatigue Detected!", (10, 30),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow("Frame", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    if key == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4. 总结

本文介绍了如何使用Python实现一个简单的疲劳驾驶困倦低头检测功能。通过检测驾驶员的眼睛状态和头部姿态，我们可以判断驾驶员是否处于疲劳状态。这个功能可以进一步扩展，例如加入更多的疲劳特征检测（如打哈欠、频繁眨眼等），以提高检测的准确性。

5. 参考资料

希望这篇文章对你有所帮助！