python疲劳驾驶困倦低头检测功能的实现

Python疲劳驾驶困倦低头检测功能的实现是一种人脸识别技术，它可以通过摄像头捕捉图像，识别人的面部特征，判断其是否疲劳、困倦或者低头，给出警报提醒，从而保障驾车安全。实现该功能的方法有很多种，以下是其中的一种攻略：

步骤一：安装必要的Python第三方库

要实现该功能需要使用到Python的第三方库，最重要的是OpenCV库和dlib库，需要先在Python环境下安装这些库：

pip install opencv-python
pip install dlib

步骤二：获取人脸检测器和特征提取器

使用dlib库中的人脸检测器和特征提取器能够检测到人脸的位置和各种面部特征，需要从dlib官网下载并导入：

import dlib

detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") # 人脸特征提取器

步骤三：实现疲劳检测和提醒

利用OpenCV库实现疲劳检测和提醒。为了实现实时检测，需要创建一个视频流，并在其中实时识别面部特征，对比眼睛闭合的频率和低头程度来判断是否疲劳或低头。一旦发现疲劳或低头，就发送警报提醒驾车人。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = detector(gray)

    for face in faces:
        landmarks = predictor(gray, face)
        # 眼部特征点的编号
        left_eye_start = 36
        left_eye_end = 41
        right_eye_start = 42
        right_eye_end = 47
        # 获取左眼和右眼的坐标
        left_eye_coords = []
        right_eye_coords = []
        for i in range(left_eye_start, left_eye_end):
            left_eye_coords.append((landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y))
        for i in range(right_eye_start, right_eye_end):
            right_eye_coords.append((landmarks.part(i).x, landmarks.part(i).y))
        # 计算左眼和右眼闭合的频率
        left_eye_ratio = calculate_eye_aspect_ratio(left_eye_coords)
        right_eye_ratio = calculate_eye_aspect_ratio(right_eye_coords)
        eye_aspect_ratio = (left_eye_ratio + right_eye_ratio) / 2.0
        # 计算口部到眼部的距离
        mouth_top = (landmarks.part(62).x, landmarks.part(62).y)
        mouth_bottom = (landmarks.part(66).x, landmarks.part(66).y)
        mouth_height = mouth_bottom[1] - mouth_top[1]
        eye_center = [(left_eye_coords[0][0] + right_eye_coords[3][0])/2, \
                      (left_eye_coords[0][1] + right_eye_coords[3][1])/2]
        eye_to_mouth = eye_center[1] - mouth_height / 2

        # 判断低头和疲劳
        EYE_AR_THRESH = 0.18
        YAWN_THRESH = 25
        YAWN_FRAMES_THRESH = 10
        if eye_aspect_ratio < EYE_AR_THRESH or eye_to_mouth < YAWN_THRESH: #闭眼或眨眼时间比较长
            cv2.putText(frame, "Wake up!!!!", (10, 30),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
            cv2.imshow("Face Detection", frame)
        else:
            cv2.imshow("Face Detection", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

步骤四：测试程序

运行程序，摄像头会打开并开始实时检测是否疲劳或低头。如果发现驾驶员疲劳或低头，就会在视频帧上输出警告文字。可以试着闭眼或低头，看看程序是否能够识别并发送警报。

示例1：

安装OpenCV库
pip install opencv-python

安装dlib库
pip install dlib

编写Python代码并执行测试程序，验证程序是否可以成功识别并警示疲劳驾驶人员。

示例2：

调整程序参数，修改警示提示内容的文字大小、颜色等，提高识别准确度和用户友好性。

在实际使用中，还可结合其他传感器设备（如心率监控系统）来优化疲劳驾驶检测的效果和技术。