汽车疲劳驾驶的检测与监视系统设计
针对疲劳驾驶易引发交通事故这一问题,本文设计开发了一个疲劳驾驶检测系统.该系统由树莓派、摄像头、轻量级云应用服务和移动端构成,实时获取驾驶员脸部视频,利用Dlib开源库得到人脸的68个关键点,通过计算其眼睛、嘴巴张合度,并与原来训练好的数据进行对比,依此判断驾驶员是否处于疲劳状态,若是,则进行语音提示,相关信息也能通过互联网上传到云端服务器中,车主或公司可通过移动端的微信小程序动态监控驾驶员状态.该系统具有成本低、易实现的特点,经测试,在有模型数据的情况下疲劳识别准确率为95％,可稳定运行.
疲劳驾驶检测系统、图像处理算法、人脸检测、微信小程序
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TP51
2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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