计算机竞赛 题目： 基于深度学习的疲劳驾驶检测 深度学习

news2024/11/18 15:46:14

文章目录

  • 0 前言
  • 1 课题背景
  • 2 实现目标
  • 3 当前市面上疲劳驾驶检测的方法
  • 4 相关数据集
  • 5 基于头部姿态的驾驶疲劳检测
    • 5.1 如何确定疲劳状态
    • 5.2 算法步骤
    • 5.3 打瞌睡判断
  • 6 基于CNN与SVM的疲劳检测方法
    • 6.1 网络结构
    • 6.2 疲劳图像分类训练
    • 6.3 训练结果
  • 7 最后

0 前言

🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是

基于深度学习的驾驶疲劳检测

该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

🧿 更多资料, 项目分享：

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

在这里插入图片描述

1 课题背景

关于对疲劳驾驶的研究不在少数， 不少学者从人物面部入手展开。 人类的面部包含着许多不同的特征信息， 例如其中一些比较明显的特征如打哈欠、 闭眼、
揉眼等表情特征可用来作为判断驾驶员是否处于疲劳状态的依据。 随着计算机技术的不断发展， 尤其是在人工智能相关技术勃发的今天，
借助计算机可以快速有效的识别出图片中人脸特征， 对处于当前时刻驾驶员的精神状态做出判断， 并将疲劳预警信息传达给司机， 以保证交通的安全运行，
减少伤亡事故的发生。

2 实现目标

经查阅相关文献，疲劳在人体面部表情中表现出大致三个类型：打哈欠（嘴巴张大且相对较长时间保持这一状态）、眨眼（或眼睛微闭，此时眨眼次数增多，且眨眼速度变慢）、点头（瞌睡点头）。本实验从人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据入手，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度，分析驾驶员是否疲劳驾驶和及时作出安全提示。

3 当前市面上疲劳驾驶检测的方法

学长通过对疲劳驾驶在不同方法下研究进展的分析， 可以更清晰的认识的到当下对该问题较为有效的判定方法。 根据研究对象的不同对检测方法进行分类，
具体分类方法如图

在这里插入图片描述

基于驾驶员面部特征的检测方法是根据人在疲劳时面部变化来分析此时的精神状态。 人在瞌睡、 疲劳时面部表情与清醒时有着明显的区别。
通过装置在车辆中的摄像头对驾驶员人脸图片的采集， 利用计算机图像处理和模式识别， 可以有效检测驾驶员的疲
劳特征信息， 比较直观的特征有： 打哈欠， 眨眼， 低头等。

4 相关数据集

学长收集的疲劳检测数据集

驾驶疲劳人脸数据库图片来源分为 3 部分， 每部分均包含疲劳、 轻度疲劳和非疲劳

在这里插入图片描述

5 基于头部姿态的驾驶疲劳检测

5.1 如何确定疲劳状态

  • 思路一：可利用姿态估计结果（如Pitch的读数）来判断是否点头及点头幅度

  • 思路二：或用鼻尖处30号点的前后移动值（或是方差，方差表示一个单位时间数据的偏离程度，程度越大，则表示发生点头动作的概率越大、点头幅度越大）

在这里插入图片描述

5.2 算法步骤

  • 第一步：2D人脸关键点检测；

  • 第二步：3D人脸模型匹配；

  • 第三步：求解3D点和对应2D点的转换关系；

  • 第四步：根据旋转矩阵求解欧拉角。

    import cv2
import dlib
import numpy as np
from imutils import face_utils
"""
思路：
    第一步：2D人脸关键点检测；第二步：3D人脸模型匹配；
    第三步：求解3D点和对应2D点的转换关系；第四步：根据旋转矩阵求解欧拉角。
"""

# 加载人脸检测和姿势估计模型（dlib）

face_landmark_path = 'D:/myworkspace/JupyterNotebook/fatigue_detecting/model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat'

"""
只要知道世界坐标系内点的位置、像素坐标位置和相机参数就可以搞定旋转和平移矩阵(OpenCV自带函数solvePnp())
"""

# 世界坐标系(UVW)：填写3D参考点，该模型参考http://aifi.isr.uc.pt/Downloads/OpenGL/glAnthropometric3DModel.cpp

object_pts = np.float32([[6.825897, 6.760612, 4.402142],  #33左眉左上角
                         [1.330353, 7.122144, 6.903745],  #29左眉右角
                         [-1.330353, 7.122144, 6.903745], #34右眉左角
                         [-6.825897, 6.760612, 4.402142], #38右眉右上角
                         [5.311432, 5.485328, 3.987654],  #13左眼左上角
                         [1.789930, 5.393625, 4.413414],  #17左眼右上角
                         [-1.789930, 5.393625, 4.413414], #25右眼左上角
                         [-5.311432, 5.485328, 3.987654], #21右眼右上角
                         [2.005628, 1.409845, 6.165652],  #55鼻子左上角
                         [-2.005628, 1.409845, 6.165652], #49鼻子右上角
                         [2.774015, -2.080775, 5.048531], #43嘴左上角
                         [-2.774015, -2.080775, 5.048531],#39嘴右上角
                         [0.000000, -3.116408, 6.097667], #45嘴中央下角
                         [0.000000, -7.415691, 4.070434]])#6下巴角

# 相机坐标系(XYZ)：添加相机内参

K = [6.5308391993466671e+002, 0.0, 3.1950000000000000e+002,
     0.0, 6.5308391993466671e+002, 2.3950000000000000e+002,
     0.0, 0.0, 1.0]# 等价于矩阵[fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1]

# 图像中心坐标系(uv)：相机畸变参数[k1, k2, p1, p2, k3]

D = [7.0834633684407095e-002, 6.9140193737175351e-002, 0.0, 0.0, -1.3073460323689292e+000]

# 像素坐标系(xy)：填写凸轮的本征和畸变系数

cam_matrix = np.array(K).reshape(3, 3).astype(np.float32)
dist_coeffs = np.array(D).reshape(5, 1).astype(np.float32)



# 重新投影3D点的世界坐标轴以验证结果姿势

reprojectsrc = np.float32([[10.0, 10.0, 10.0],
                           [10.0, 10.0, -10.0],
                           [10.0, -10.0, -10.0],
                           [10.0, -10.0, 10.0],
                           [-10.0, 10.0, 10.0],
                           [-10.0, 10.0, -10.0],
                           [-10.0, -10.0, -10.0],
                           [-10.0, -10.0, 10.0]])

# 绘制正方体12轴

line_pairs = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0],
              [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4],
              [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]]

def get_head_pose(shape):

    # 填写2D参考点，注释遵循https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W/

    """
      17左眉左上角/21左眉右角/22右眉左上角/26右眉右上角/36左眼左上角/39左眼右上角/42右眼左上角/
      45右眼右上角/31鼻子左上角/35鼻子右上角/48左上角/54嘴右上角/57嘴中央下角/8下巴角
    """

    # 像素坐标集合

    image_pts = np.float32([shape[17], shape[21], shape[22], shape[26], shape[36],
                            shape[39], shape[42], shape[45], shape[31], shape[35],
                            shape[48], shape[54], shape[57], shape[8]])
    """
    用solvepnp或sovlepnpRansac，输入3d点、2d点、相机内参、相机畸变，输出r、t之后
    用projectPoints，输入3d点、相机内参、相机畸变、r、t，输出重投影2d点
    计算原2d点和重投影2d点的距离作为重投影误差
    """

    # solvePnP计算姿势——求解旋转和平移矩阵：

    # rotation_vec表示旋转矩阵，translation_vec表示平移矩阵，cam_matrix与K矩阵对应，dist_coeffs与D矩阵对应。

    _, rotation_vec, translation_vec = cv2.solvePnP(object_pts, image_pts, cam_matrix, dist_coeffs)

    # projectPoints重新投影误差


    reprojectdst, _ = cv2.projectPoints(reprojectsrc, rotation_vec, translation_vec, cam_matrix,dist_coeffs)

    reprojectdst = tuple(map(tuple, reprojectdst.reshape(8, 2)))# 以8行2列显示
    
    # 计算欧拉角calc euler angle
    # 参考https://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#decomposeprojectionmatrix
    rotation_mat, _ = cv2.Rodrigues(rotation_vec)#罗德里格斯公式（将旋转矩阵转换为旋转向量）
    pose_mat = cv2.hconcat((rotation_mat, translation_vec))# 水平拼接，vconcat垂直拼接
    # eulerAngles –可选的三元素矢量，包含三个以度为单位的欧拉旋转角度
    _, _, _, _, _, _, euler_angle = cv2.decomposeProjectionMatrix(pose_mat)# 将投影矩阵分解为旋转矩阵和相机矩阵
    
    return reprojectdst, euler_angle


def main():
    # return
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    if not cap.isOpened():
        print("Unable to connect to camera.")
        return
    # 检测人脸
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    # 检测第一个人脸的关键点
    predictor = dlib.shape_predictor(face_landmark_path)

    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if ret:
            face_rects = detector(frame, 0)
    
            if len(face_rects) > 0:
                # 循环脸部位置信息，使用predictor(gray, rect)获得脸部特征位置的信息
                shape = predictor(frame, face_rects[0])
                # 将脸部特征信息转换为数组array的格式
                shape = face_utils.shape_to_np(shape)
                # 获取头部姿态
                reprojectdst, euler_angle = get_head_pose(shape)
                pitch = format(euler_angle[0, 0])
                yaw = format(euler_angle[1, 0])
                roll = format(euler_angle[2, 0])
                print('pitch:{}, yaw:{}, roll:{}'.format(pitch, yaw, roll))
                
                # 标出68个特征点
                for (x, y) in shape:
                    cv2.circle(frame, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)
                    
                # 绘制正方体12轴
                for start, end in line_pairs:
                    cv2.line(frame, reprojectdst[start], reprojectdst[end], (0, 0, 255))
                # 显示角度结果
                cv2.putText(frame, "X: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[0, 0]), (20, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 0, 255), thickness=2)
                cv2.putText(frame, "Y: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[1, 0]), (20, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 0, 255), thickness=2)
                cv2.putText(frame, "Z: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[2, 0]), (20, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 0, 255), thickness=2)    
    
            # 按q退出提示
            cv2.putText(frame, "Press 'q': Quit", (20, 450),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (84, 255, 159), 2)
            # 窗口显示 show with opencv
            cv2.imshow("Head_Posture", frame)
    
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
    # 释放摄像头 release camera
    cap.release()
    # do a bit of cleanup
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    main()

在这里插入图片描述

5.3 打瞌睡判断

头部姿态判断打瞌睡得到实时头部姿态的旋转角度过后,为头部旋转角度的3个参数Yaw,Pitch和Roll的示意图,驾驶员在打瞌睡时，显然头部会做类似于点头和倾斜的动作.而根据一般人的打瞌睡时表现出来的头部姿态，显然很少会在Yaw上有动作，而主要集中在Pitch和Roll的行为.设定参数阈值为0.3,在一个时间段内10
s内，当I PitchI≥20°或者|Rolll≥20°的时间比例超过0.3时,就认为驾驶员处于打瞌睡的状态,发出预警。

在这里插入图片描述

​



    from scipy.spatial import distance as dist
    from imutils.video import FileVideoStream
    from imutils.video import VideoStream
    from imutils import face_utils
    import numpy as np # 数据处理的库 numpy
    import argparse
    import imutils
    import time
    import dlib
    import cv2
    import math
    import time
    from threading import Thread,
     
    # 世界坐标系(UVW)：填写3D参考点，该模型参考http://aifi.isr.uc.pt/Downloads/OpenGL/glAnthropometric3DModel.cpp
    object_pts = np.float32([[6.825897, 6.760612, 4.402142],  #33左眉左上角
                             [1.330353, 7.122144, 6.903745],  #29左眉右角
                             [-1.330353, 7.122144, 6.903745], #34右眉左角
                             [-6.825897, 6.760612, 4.402142], #38右眉右上角
                             [5.311432, 5.485328, 3.987654],  #13左眼左上角
                             [1.789930, 5.393625, 4.413414],  #17左眼右上角
                             [-1.789930, 5.393625, 4.413414], #25右眼左上角
                             [-5.311432, 5.485328, 3.987654], #21右眼右上角
                             [2.005628, 1.409845, 6.165652],  #55鼻子左上角
                             [-2.005628, 1.409845, 6.165652], #49鼻子右上角
                             [2.774015, -2.080775, 5.048531], #43嘴左上角
                             [-2.774015, -2.080775, 5.048531],#39嘴右上角
                             [0.000000, -3.116408, 6.097667], #45嘴中央下角
                             [0.000000, -7.415691, 4.070434]])#6下巴角
    
    # 相机坐标系(XYZ)：添加相机内参
    K = [6.5308391993466671e+002, 0.0, 3.1950000000000000e+002,
         0.0, 6.5308391993466671e+002, 2.3950000000000000e+002,
         0.0, 0.0, 1.0]# 等价于矩阵[fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1]
    # 图像中心坐标系(uv)：相机畸变参数[k1, k2, p1, p2, k3]
    D = [7.0834633684407095e-002, 6.9140193737175351e-002, 0.0, 0.0, -1.3073460323689292e+000]
    
    # 像素坐标系(xy)：填写凸轮的本征和畸变系数
    cam_matrix = np.array(K).reshape(3, 3).astype(np.float32)
    dist_coeffs = np.array(D).reshape(5, 1).astype(np.float32)


    # 重新投影3D点的世界坐标轴以验证结果姿势
    reprojectsrc = np.float32([[10.0, 10.0, 10.0],
                               [10.0, 10.0, -10.0],
                               [10.0, -10.0, -10.0],
                               [10.0, -10.0, 10.0],
                               [-10.0, 10.0, 10.0],
                               [-10.0, 10.0, -10.0],
                               [-10.0, -10.0, -10.0],
                               [-10.0, -10.0, 10.0]])
    # 绘制正方体12轴
    line_pairs = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0],
                  [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4],
                  [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]]
    
    def get_head_pose(shape):# 头部姿态估计
        # （像素坐标集合）填写2D参考点，注释遵循https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W/
        # 17左眉左上角/21左眉右角/22右眉左上角/26右眉右上角/36左眼左上角/39左眼右上角/42右眼左上角/
        # 45右眼右上角/31鼻子左上角/35鼻子右上角/48左上角/54嘴右上角/57嘴中央下角/8下巴角
        image_pts = np.float32([shape[17], shape[21], shape[22], shape[26], shape[36],
                                shape[39], shape[42], shape[45], shape[31], shape[35],
                                shape[48], shape[54], shape[57], shape[8]])
        # solvePnP计算姿势——求解旋转和平移矩阵：
        # rotation_vec表示旋转矩阵，translation_vec表示平移矩阵，cam_matrix与K矩阵对应，dist_coeffs与D矩阵对应。
        _, rotation_vec, translation_vec = cv2.solvePnP(object_pts, image_pts, cam_matrix, dist_coeffs)
        # projectPoints重新投影误差：原2d点和重投影2d点的距离（输入3d点、相机内参、相机畸变、r、t，输出重投影2d点）
        reprojectdst, _ = cv2.projectPoints(reprojectsrc, rotation_vec, translation_vec, cam_matrix,dist_coeffs)
        reprojectdst = tuple(map(tuple, reprojectdst.reshape(8, 2)))# 以8行2列显示
    
        # 计算欧拉角calc euler angle
        # 参考https://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#decomposeprojectionmatrix
        rotation_mat, _ = cv2.Rodrigues(rotation_vec)#罗德里格斯公式（将旋转矩阵转换为旋转向量）
        pose_mat = cv2.hconcat((rotation_mat, translation_vec))# 水平拼接，vconcat垂直拼接
        # decomposeProjectionMatrix将投影矩阵分解为旋转矩阵和相机矩阵
        _, _, _, _, _, _, euler_angle = cv2.decomposeProjectionMatrix(pose_mat)
        
        pitch, yaw, roll = [math.radians(_) for _ in euler_angle]

        pitch = math.degrees(math.asin(math.sin(pitch)))
        roll = -math.degrees(math.asin(math.sin(roll)))
        yaw = math.degrees(math.asin(math.sin(yaw)))
        print('pitch:{}, yaw:{}, roll:{}'.format(pitch, yaw, roll))
    
        return reprojectdst, euler_angle# 投影误差，欧拉角
    
    def eye_aspect_ratio(eye):
        # 垂直眼标志（X，Y）坐标
        A = dist.euclidean(eye[1], eye[5])# 计算两个集合之间的欧式距离
        B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])
        # 计算水平之间的欧几里得距离
        # 水平眼标志（X，Y）坐标
        C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])
        # 眼睛长宽比的计算
        ear = (A + B) / (2.0 * C)
        # 返回眼睛的长宽比
        return ear
     
    def mouth_aspect_ratio(mouth):# 嘴部
        A = np.linalg.norm(mouth[2] - mouth[9])  # 51, 59
        B = np.linalg.norm(mouth[4] - mouth[7])  # 53, 57
        C = np.linalg.norm(mouth[0] - mouth[6])  # 49, 55
        mar = (A + B) / (2.0 * C)
        return mar
    
    # 定义常数
    # 眼睛长宽比
    # 闪烁阈值
    EYE_AR_THRESH = 0.2
    EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 3
    # 打哈欠长宽比
    # 闪烁阈值
    MAR_THRESH = 0.5
    MOUTH_AR_CONSEC_FRAMES = 3
    # 瞌睡点头
    HAR_THRESH = 0.3
    NOD_AR_CONSEC_FRAMES = 3
    # 初始化帧计数器和眨眼总数
    COUNTER = 0
    TOTAL = 0
    # 初始化帧计数器和打哈欠总数
    mCOUNTER = 0
    mTOTAL = 0
    # 初始化帧计数器和点头总数
    hCOUNTER = 0
    hTOTAL = 0
    
    # 初始化DLIB的人脸检测器（HOG），然后创建面部标志物预测
    print("[INFO] loading facial landmark predictor...")
    # 第一步：使用dlib.get_frontal_face_detector() 获得脸部位置检测器
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    # 第二步：使用dlib.shape_predictor获得脸部特征位置检测器
    predictor = dlib.shape_predictor('D:/myworkspace/JupyterNotebook/fatigue_detecting/model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
     
    # 第三步：分别获取左右眼面部标志的索引
    (lStart, lEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["left_eye"]
    (rStart, rEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["right_eye"]
    (mStart, mEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["mouth"]
    
    # 第四步：打开cv2 本地摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)
     
    # 从视频流循环帧
    while True:
        # 第五步：进行循环，读取图片，并对图片做维度扩大，并进灰度化
        ret, frame = cap.read()
        frame = imutils.resize(frame, width=720)
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 第六步：使用detector(gray, 0) 进行脸部位置检测
        rects = detector(gray, 0)
        
        # 第七步：循环脸部位置信息，使用predictor(gray, rect)获得脸部特征位置的信息
        for rect in rects:
            shape = predictor(gray, rect)
            
            # 第八步：将脸部特征信息转换为数组array的格式
            shape = face_utils.shape_to_np(shape)
            
            # 第九步：提取左眼和右眼坐标
            leftEye = shape[lStart:lEnd]
            rightEye = shape[rStart:rEnd]
            # 嘴巴坐标
            mouth = shape[mStart:mEnd]        
            
            # 第十步：构造函数计算左右眼的EAR值，使用平均值作为最终的EAR
            leftEAR = eye_aspect_ratio(leftEye)
            rightEAR = eye_aspect_ratio(rightEye)
            ear = (leftEAR + rightEAR) / 2.0
            # 打哈欠
            mar = mouth_aspect_ratio(mouth)
     
            # 第十一步：使用cv2.convexHull获得凸包位置，使用drawContours画出轮廓位置进行画图操作
            leftEyeHull = cv2.convexHull(leftEye)
            rightEyeHull = cv2.convexHull(rightEye)
            cv2.drawContours(frame, [leftEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
            cv2.drawContours(frame, [rightEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
            mouthHull = cv2.convexHull(mouth)
            cv2.drawContours(frame, [mouthHull], -1, (0, 255, 0), 1)
     
            # 第十二步：进行画图操作，用矩形框标注人脸
            left = rect.left()
            top = rect.top()
            right = rect.right()
            bottom = rect.bottom()
            cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 1)    
     
            '''
                分别计算左眼和右眼的评分求平均作为最终的评分，如果小于阈值，则加1，如果连续3次都小于阈值，则表示进行了一次眨眼活动
            '''
            # 第十三步：循环，满足条件的，眨眼次数+1
            if ear < EYE_AR_THRESH:# 眼睛长宽比：0.2
                COUNTER += 1
               
            else:
                # 如果连续3次都小于阈值，则表示进行了一次眨眼活动
                if COUNTER >= EYE_AR_CONSEC_FRAMES:# 阈值：3
                    TOTAL += 1
                # 重置眼帧计数器
                COUNTER = 0
                
            # 第十四步：进行画图操作，同时使用cv2.putText将眨眼次数进行显示
            cv2.putText(frame, "Faces: {}".format(len(rects)), (10, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)     
            cv2.putText(frame, "COUNTER: {}".format(COUNTER), (150, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) 
            cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (300, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
            cv2.putText(frame, "Blinks: {}".format(TOTAL), (450, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255,255,0), 2)
            
            '''
                计算张嘴评分，如果小于阈值，则加1，如果连续3次都小于阈值，则表示打了一次哈欠，同一次哈欠大约在3帧
            '''
            # 同理，判断是否打哈欠    
            if mar > MAR_THRESH:# 张嘴阈值0.5
                mCOUNTER += 1
                cv2.putText(frame, "Yawning!", (10, 60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
            else:
                # 如果连续3次都小于阈值，则表示打了一次哈欠
                if mCOUNTER >= MOUTH_AR_CONSEC_FRAMES:# 阈值：3
                    mTOTAL += 1
                # 重置嘴帧计数器
                mCOUNTER = 0
            cv2.putText(frame, "COUNTER: {}".format(mCOUNTER), (150, 60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) 
            cv2.putText(frame, "MAR: {:.2f}".format(mar), (300, 60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
            cv2.putText(frame, "Yawning: {}".format(mTOTAL), (450, 60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255,255,0), 2)
            """
            瞌睡点头
            """
            # 第十五步：获取头部姿态
            reprojectdst, euler_angle = get_head_pose(shape)
            
            har = euler_angle[0, 0]# 取pitch旋转角度
            if har > HAR_THRESH:# 点头阈值0.3
                hCOUNTER += 1
            else:
                # 如果连续3次都小于阈值，则表示瞌睡点头一次
                if hCOUNTER >= NOD_AR_CONSEC_FRAMES:# 阈值：3
                    hTOTAL += 1
                # 重置点头帧计数器
                hCOUNTER = 0
            
            # 绘制正方体12轴
            for start, end in line_pairs:
                cv2.line(frame, reprojectdst[start], reprojectdst[end], (0, 0, 255))
            # 显示角度结果
            cv2.putText(frame, "X: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[0, 0]), (10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 255, 0), thickness=2)# GREEN
            cv2.putText(frame, "Y: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[1, 0]), (150, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (255, 0, 0), thickness=2)# BLUE
            cv2.putText(frame, "Z: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[2, 0]), (300, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 0, 255), thickness=2)# RED    
            cv2.putText(frame, "Nod: {}".format(hTOTAL), (450, 90),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255,255,0), 2)

            # 第十六步：进行画图操作，68个特征点标识
            for (x, y) in shape:
                cv2.circle(frame, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)
    
        print('嘴巴实时长宽比:{:.2f} '.format(mar)+"\t是否张嘴："+str([False,True][mar > MAR_THRESH]))
        print('眼睛实时长宽比:{:.2f} '.format(ear)+"\t是否眨眼："+str([False,True][COUNTER>=1]))
        
        # 确定疲劳提示:眨眼50次，打哈欠15次，瞌睡点头15次
        if TOTAL >= 50 or mTOTAL>=15 or hTOTAL>=15:
            cv2.putText(frame, "SLEEP!!!", (100, 200),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 255), 3)
            
        # 按q退出
        cv2.putText(frame, "Press 'q': Quit", (20, 500),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (84, 255, 159), 2)
        # 窗口显示 show with opencv
        cv2.imshow("Frame", frame)
        
        # if the `q` key was pressed, break from the loop
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
            
    # 释放摄像头 release camera
    cap.release()
    # do a bit of cleanup
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6 基于CNN与SVM的疲劳检测方法

6.1 网络结构

学长将卷积神经网络作为特征提取器， 支持向量机作为分类识别器并通过串联将两者结合 ， 构造理想的深度识别模型， 提高对驾驶员疲劳的识别准确率。
本次课题主要以实现提高识别精度为目的， 设计使用的特征提取网络结构中卷积层、 池化层以及全连接层个数均为两层；
在网络的结尾处添加一层支持向量机作为识别分类器；

在这里插入图片描述
根据对卷积神经网络的描述， 这里设计使用的网络结构为： 输入层、 二层卷积层、 二层池化层、 二层全连接层以及 SVM
分类器组成的卷积神经网络对采集数据进行实验。

可将网络视为三个部分， 数据输入部分即网络输入层， 为特征提取部分由卷积层和池化层构成， SVM 为分类识别部分； 三部分网络串联出整体识别框架，
且相互间约束不大， 为后续优化工作提供了条件。

6.2 疲劳图像分类训练

网络的训练由于数据量较大进行实验时将数据分为多个批次， 每个批次中含有 20张图像， 经过前向、 反向传播后更新网络参数， 训练出误差合适的网络。 测试时，
图像由网络进行识别， 根据得到的识别正确率来验证网络的可行性。

在这里插入图片描述

疲劳驾驶检测需对网络进行训练， 在保证网络训练准确率达到一定精度后即可对图像进行判别； 疲劳驾驶网络训练算法过程如下：

  • Step1： 网络初始化： 初始化网络学习率η， 在数值范围[0， 1]中随机初始化网络参数权值及偏置值； 设置网络结构： 卷积核大小为 5×5， 每批次样本数量 20；
  • Step2： 随机选择数据库内面部表情图像并依次输入网络， 网络按照送入每一批次的图像进行训练；
  • Step3： 网络将训练得到的输出值同图像期望值进行比较， 计算出输出误差；
  • Step4： 根据反向传播原理将误差反向传播计算， 并调整网络参数权值和偏置值；
  • Step5： 判断迭代次数， 达到期望的迭代步数后转到 Step6， 否则转到 Step3；
  • Step6： 将 CNN 提取到的图像特征传入 SVM 中进行训练；
  • Step7： 结束。

6.3 训练结果

学长将对建立起的数据集进行实验， 实验中分别在每一批次下对识别正确和错误个数进行统计， 然后同批次中图片数量相比， 得出最终的准确率和损失率（错误率） 。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

模型测试结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

7 最后

🧿 更多资料, 项目分享：

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1059787.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

【软考】5.1 七层模型/局域网/TCP-IP协议

【软考】5.1 七层模型/局域网/TCP-IP协议

《网络功能和分类》 即计算机技术与通信技术相结合的产物&#xff0c;实现了远程通信、远程信息处理和资源共享计算机网络的功能&#xff1a;数据通信、资源共享、负载均衡&#xff08;给多个服务器负担&#xff09;、高可靠性 分布范围 拓扑结构分类 总线型&#xff1a;一般局…
阅读更多...
Git小书系列笔记

Git小书系列笔记

Git准备 首先根据自己的系统安装git&#xff0c;安装成功后可以通过如下指令查看git版本。 使用Git之前&#xff0c;需要配置用户名称和电子邮件。 1.设置全局的用户名和电子邮件 git config --global user.name "Your Name" git config --global user.email &quo…
阅读更多...
OpenGLES：绘制一个混色旋转的3D立方体

OpenGLES：绘制一个混色旋转的3D立方体

效果展示 混色旋转的3D立方体 一.概述 之前关于OpenGLES实战开发的博文&#xff0c;不论是实现相机滤镜还是绘制图形&#xff0c;都是在2D纬度 这篇博文开始&#xff0c;将会使用OpenGLES进入3D世界 本篇博文会实现一个颜色渐变、旋转的3D立方体 动态3D图形的绘制&#xf…
阅读更多...
RabbitMQ-java使用消息队列

RabbitMQ-java使用消息队列

1 java操作消息队列 1.1 java实现生产者 新建一个springboot项目&#xff0c;导入依赖 <dependency><groupId>com.rabbitmq</groupId><artifactId>amqp-client</artifactId><version>5.14.2</version> </dependency>导入依…
阅读更多...
ctfshow web入门 php特性 web113-web125

ctfshow web入门 php特性 web113-web125

1.web113 和上题一样,/proc/self/root代表根目录&#xff0c;进行目录溢出&#xff0c;超过is_file能处理的最大长度就不认为是个文件了 payload: compress.zlib://flag.php /proc/self/root/proc/self/root/proc/self/root/proc/self/root/proc/self/root/p roc/self/root/p…
阅读更多...
操作系统内存管理相关

操作系统内存管理相关

1. 虚拟内存 1.1 什么是虚拟内存 虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术&#xff0c;我们可以手动设置自己电脑的虚拟内存。不要单纯认为虚拟内存只是“使用硬盘空间来扩展内存“的技术。虚拟内存的重要意义是它定义了一个连续的虚拟地址空间&#xff0c;并且 把内存扩展到硬…
阅读更多...
SLAM从入门到精通（用python实现机器人运动控制）

SLAM从入门到精通（用python实现机器人运动控制）

【 声明&#xff1a;版权所有&#xff0c;欢迎转载&#xff0c;请勿用于商业用途。 联系信箱&#xff1a;feixiaoxing 163.com】 在ROS下面&#xff0c;开发的方法很多&#xff0c;可以是c&#xff0c;可以是python。大部分接口操作类的应用&#xff0c;其实都可以用python来开…
阅读更多...
（五）激光线扫描-位移台标定

（五）激光线扫描-位移台标定

线激光属于主动测量方式，但是由于线激光的特性，我们只能通过提取激光中心线获取这一条线上的高度信息，那么要进行三维重建的话，就需要通过平移或者是旋转的方式，来让线激光扫描被测物体的完整轮廓，也就是整个表面。激光线的密度越高还原出来的物体越细腻，但由于数据量大…
阅读更多...
计算机中丢失vcomp140.dll解决方案,可以使用这几个最新方法来修复

计算机中丢失vcomp140.dll解决方案,可以使用这几个最新方法来修复

今天早上&#xff0c;当我打开电脑时&#xff0c;突然看到一个提示窗口&#xff0c;显示找不到 vcomp140.dll 文件。我一下子懵了&#xff0c;不知道这是怎么回事&#xff0c;也不知道如何解决这个问题。于是&#xff0c;我开始了寻找答案的旅程。 首先&#xff0c;我了解到 v…
阅读更多...
＜C++＞ 异常

＜C++＞ 异常

C语言传统的处理错误的方式 传统的错误处理机制&#xff1a; 终止程序&#xff0c;如assert&#xff0c;缺陷&#xff1a;用户难以接受。如发生内存错误&#xff0c;除0错误时就会终止程序。返回错误码&#xff0c;缺陷&#xff1a;需要程序员自己去查找对应的错误。如系统的…
阅读更多...
Autosar诊断实战系列21-UDS连续帧(CF)数据接收代码级分析

Autosar诊断实战系列21-UDS连续帧(CF)数据接收代码级分析

本文框架 前言1. 长帧数据的连续帧接收2. 连续帧的处理前言 在本系列笔者将结合工作中对诊断实战部分的应用经验进一步介绍常用UDS服务的进一步探讨及开发中注意事项， Dem/Dcm/CanTp/Fim模块配置开发及注意事项，诊断与BswM/NvM关联模块的应用开发及诊断capl测试脚本开发等诊…
阅读更多...
计算机类毕业设计选题60套！太全了！快收藏！

计算机类毕业设计选题60套！太全了！快收藏！

&#x1f495;&#x1f495;作者&#xff1a;计算机源码社 &#x1f495;&#x1f495;个人简介&#xff1a;本人七年开发经验&#xff0c;擅长Java、Python、PHP、.NET、微信小程序、爬虫、大数据等&#xff0c;大家有这一块的问题可以一起交流&#xff01; &#x1f495;&…
阅读更多...
基于MDK-Keil环境如何把STM32程序直接下载到SRAM运行

基于MDK-Keil环境如何把STM32程序直接下载到SRAM运行

1. 前言 对于 Cortex-M 内核的微控制器&#xff0c;它们都可以支持在 RAM 中执行程序&#xff0c;有些非 ARM 的微控制器是不支持的。 在内部 SRAM 执行程序&#xff0c;有基于以下几方面的原因&#xff1a; 1、所使用的设备可能具有OTP&#xff08;One-time Programmable&a…
阅读更多...
《CPU设计实战》第四章lab3记录找bug

《CPU设计实战》第四章lab3记录找bug

修bug之路 1. debug_wb_pc 一个信号一个信号找下去&#xff0c;发现ID_stage.v中load_op未赋值 assign load_op inst_lw; 代码解释 module decoder_5_32(input [ 4:0] in,output [31:0] out ); //这个循环被命名为 gen_for_dec_5_32。 genvar i; generate for (i0; i<…
阅读更多...
c++中的动态内存管理

c++中的动态内存管理

目录 1.内存分布 2.c语言动态内存管理 3.c动态内存管理 4.operator new 与operator delete 函数 5.定位new 6.malloc/free 与 new/delete 的区别 1.内存分布 首先我们需要了解一下数据在内存中的分布&#xff0c;请看以下代码&#xff1a; int globalVar 1; static in…
阅读更多...
Day 04 python学习笔记

Day 04 python学习笔记

Python数据容器 元组 元组的声明 变量名称&#xff08;元素1&#xff0c;元素2&#xff0c;元素3&#xff0c;元素4…….&#xff09; &#xff08;元素类型可以不同&#xff09; eg: tuple_01 ("hello", 1, 2,-20,[11,22,33]) print(type(tuple_01))结果&#x…
阅读更多...
基于Java的4S店汽车商城系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

基于Java的4S店汽车商城系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

文章目录 前言具体实现截图论文参考详细视频演示为什么选择我自己的网站自己的小程序&#xff08;小蔡coding&#xff09;有保障的售后福利 代码参考源码获取 前言 &#x1f497;博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝10W,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、全栈领域优质创作…
阅读更多...
C++17中头文件filesystem的使用

C++17中头文件filesystem的使用

C17引入了std::filesystem库(文件系统库, filesystem library)&#xff0c;相关类及函数的声明在头文件filesystem中&#xff0c;命名空间为std::filesystem。 1.path类&#xff1a;文件路径相关操作&#xff0c;如指定的路径是否存在等&#xff0c;其介绍参见&#xff1a;http…
阅读更多...
STM32复习笔记（四）：看门狗

STM32复习笔记（四）：看门狗

目录 &#xff08;一&#xff09;简介 &#xff08;二&#xff09;IWDG IWDG的CUBEMX工程配置 IWDG相关函数&#xff08;非常少&#xff0c;所以直接贴上来&#xff09;&#xff1a; &#xff08;三&#xff09;WWDG &#xff08;一&#xff09;简介 看门狗分为独立看门…
阅读更多...
【Java】微服务——Nacos注册中心

【Java】微服务——Nacos注册中心

目录 1.Nacos快速入门1.1.服务注册到nacos1&#xff09;引入依赖2&#xff09;配置nacos地址3&#xff09;重启 2.服务分级存储模型2.1.给user-service配置集群2.2.同集群优先的负载均衡 3.权重配置4.环境隔离4.1.创建namespace4.2.给微服务配置namespace 5.Nacos与Eureka的区别…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023