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 

机构地区：[1]北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2022年第2期126-128,169,共4页Computer Programming Skills & Maintenance

基　　金：北京信息科技大学2021年大学生创新创业训练计划项目资助。

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%。

关 键 词：疲劳驾驶 眼部识别 68点位图 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] U463.6[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]