计算机设计大赛 题目： 基于深度学习的疲劳驾驶检测 深度学习

news2024/11/24 11:15:01

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/1531720.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

初识HOOK框架frida

初识HOOK框架frida

hook是什么 hook框架是一种技术&#xff0c;用于在运行时拦截和修改应用程序的行为&#xff0c;通过hook&#xff0c;可以劫持应用程序的方法调用、修改参数、篡改返回值等&#xff0c;以达到对应用程序的修改、增强或调试的目的。 常见的hook框架有哪些 Xposed Framework&am…
阅读更多...
算法体系-11 第十一节：二叉树基本算法（上）

算法体系-11 第十一节：二叉树基本算法（上）

一 两链表相交 1.1 题目描述 给定两个可能有环也可能无环的单链表&#xff0c;头节点head1和head2。请实现一个函数&#xff0c;如果两个链表相交&#xff0c;请返回相交的 第一个节点。如果不相交&#xff0c;返回null 【要求】 如果两个链表长度之和为N&#xff0c;时间复杂…
阅读更多...
什么是GPU云服务器？2024腾讯云GPU云服务器全解析!

什么是GPU云服务器？2024腾讯云GPU云服务器全解析!

腾讯云GPU服务器是提供GPU算力的弹性计算服务&#xff0c;腾讯云GPU服务器具有超强的并行计算能力&#xff0c;可用于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景&#xff0c;腾讯云百科txybk.com整理腾讯云GPU服务器租用价格表、GPU实例优势、GPU解决方案、GPU软…
阅读更多...
名词【语法笔记】

名词【语法笔记】

1.名词分为几大类 2.每一类&#xff0c;又有几个小类&#xff0c;以及所需要注意什么
阅读更多...
python中字典相关知识点总结

python中字典相关知识点总结

1.字典的定义 字典&#xff1a;在Python中&#xff0c;字典是一系列键-值对。每个键都与一个值相关联&#xff0c;程序员可以通过键来访问与之相关联的值。 实际举例&#xff1a; student{name:xincun,age:18} 通过实例我们可以发现&#xff0c;键-值对是两个相关联的值。指…
阅读更多...
3.20作业

3.20作业

1.创建一个工人信息库&#xff0c;包含工号&#xff08;主键&#xff09;&#xff0c;姓名&#xff0c;年龄&#xff0c;薪资 CREATE TABLE work (id int, name char, age int,money float); 2.添加三条工人信息&#xff08;可以完整信息&#xff0c;也可以非完整信息&#xff…
阅读更多...
Twincat实现电机控制

Twincat实现电机控制

不仅是控制系统的核心部分&#xff0c;而且能够将任何基于PC的系统转换为一个带有PLC、NC、CNC和机器人实时操作系统的实时控制系统。TwinCAT软件在工业自动化领域具有广泛的应用&#xff0c;特别是在机器人关节电机控制方面!!! 在机器人关节电机控制方面&#xff0c;TwinCAT通…
阅读更多...
【C语言基础篇】字符串处理函数（二）strcpy的介绍及模拟实现

【C语言基础篇】字符串处理函数（二）strcpy的介绍及模拟实现

目录 一、strcpy介绍 函数原型&#xff1a; 函数功能&#xff1a; 函数参数&#xff1a; 函数返回值&#xff1a; 二、strcpy模拟实现 代码&#xff1a; 测试&#xff1a; 个人主页&#xff1a; 倔强的石头的博客 系列专栏 &#xff1a;C语言指南 C语言刷题系列…
阅读更多...
JeePlus低代码开发平台存在SQL注入漏洞

JeePlus低代码开发平台存在SQL注入漏洞

漏洞描述 JeePlus低代码开发平台存在SQL注入漏洞 fofa语句 app"JeePlus" 漏洞复现 打开页面 构造payload GET /a/sys/user/validateMobile?mobile1%27and1%3D%28updatexml%281%2Cconcat%280x7e%2C%28selectmd5%281%29%29%2C0x7e%29%2C1%29%29and%271%27%3D%271…
阅读更多...
六、循环结构

六、循环结构

在python当中有两类循环结构&#xff1a;for循环和while循环 一、遍历for循环 for循环首先判断遍历对象中是否有元素&#xff0c;在依次遍历 for循环常与range&#xff08;&#xff09;函数使用 for i in range(1,10,):#range()函数依次遍历1~10但不包括10print(i,end ) p…
阅读更多...
账号+密码+图片验证码认证

账号+密码+图片验证码认证

账号密码图片验证码认证 实现步骤 实现账号密码认证&#xff0c;执行流程如下 第一步: 对于验证码服务工程的生成验证码图片的接口在网关处需要放行,否则页面无法获取生成的验证码图片 /**临时放行所有请求 /auth/**认证服务地址 /content/open/**内容管理公开访问文件接口 …
阅读更多...
【计算机视觉】Gaussian Splatting源码解读补充（二）

【计算机视觉】Gaussian Splatting源码解读补充（二）

第一部分 目录 三、前向传播&#xff08;渲染&#xff09;&#xff1a;submodules/diff-gaussian-rasterization/cuda_rasterizer/forward.cu预备知识&#xff1a;CUDA编程基础 三、前向传播&#xff08;渲染&#xff09;&#xff1a;submodules/diff-gaussian-rasterization/c…
阅读更多...
软件工程导论画图题汇总：期末+复试

软件工程导论画图题汇总：期末+复试

文章目录 一、数据模型&#xff1a;实体联系图&#xff08;E-R图&#xff09;二、行为模型&#xff1a;状态转换图三、功能模型&#xff1a;数据流图四、数据字典五、系统流程图六、层次图七、HIPO图八、结构图九、程序流程图十、盒图十一、PAD图十二、判定表、判定树 一、数据…
阅读更多...
Vue2（四）：Vue监测数据的原理

Vue2（四）：Vue监测数据的原理

一、先来看一个问题 添加一个按钮点击更新马冬梅的信息&#xff1a; <button click"gengxin">点击更新马冬梅的信息</button> methods:{gengxin(){this.person[1].name马老师,this.person[1].age50,this.person[1].sex男}} 下面这种方式就不能奏效&a…
阅读更多...
数据库系统概论-第5章 数据库完整性

数据库系统概论-第5章 数据库完整性

5.1 实体完整性 5.2 参照完整性 5.3 用户定义完整性 5.4 完整性约束命名子句 5.5 域中的完整性限制 5.6 断言 5.7 触发器 5.8 小结
阅读更多...
STM32CubeIDE基础学习-EXTI外部中断实验

STM32CubeIDE基础学习-EXTI外部中断实验

STM32CubeIDE基础学习-EXTI外部中断实验 文章目录 STM32CubeIDE基础学习-EXTI外部中断实验前言第1章 硬件介绍第2章 工程配置2.1 工程外设配置部分2.2 生成工程代码部分 第3章 代码编写第4章 实验现象总结 前言 中断概念&#xff1a;让CPU打断正在执行的程序&#xff0c;进而去…
阅读更多...
第8关：删除P表中所有的记录

第8关：删除P表中所有的记录

任务描述 删除P表中所有的记录 相关知识 零件表P由零件代码&#xff08;PNO&#xff09;、零件名(PNAME)、颜色(COLOR)、重量(WEIGHT)组成&#xff1b; P表如下图&#xff1a; 现已构建P表&#xff0c;结构信息如下&#xff1a; 开始你的任务吧&#xff0c;祝你成功 USE my…
阅读更多...
spring MVC是如何找到html文件并返回的？

spring MVC是如何找到html文件并返回的？

Spring MVC 搜索路径 启动一个SpringBoot项目时&#xff0c;访问http://localhost:8080&#xff0c;对于SpringMVC&#xff0c;它会默认把这段url看成http://localhost:8080/index.html&#xff0c;所以这两个url是等价的。 .html, .css, .js, .img …都是静态资源文件&#x…
阅读更多...
直播预约丨《袋鼠云大数据实操指南》No.1：从理论到实践，离线开发全流程解析

直播预约丨《袋鼠云大数据实操指南》No.1：从理论到实践，离线开发全流程解析

近年来&#xff0c;新质生产力、数据要素及数据资产入表等新兴概念犹如一股强劲的浪潮&#xff0c;持续冲击并革新着企业数字化转型的观念视野&#xff0c;昭示着一个以数据为核心驱动力的新时代正稳步启幕。 面对这些引领经济转型的新兴概念&#xff0c;为了更好地服务于客户…
阅读更多...
6.如何判断数据库搜索是否走索引？

6.如何判断数据库搜索是否走索引？

判断是否使用索引搜索 索引在数据库中是一个不可或缺的存在&#xff0c;想让你的查询结果快准狠&#xff0c;还是需要索引的来帮忙&#xff0c;那么在mongo中如何判断搜索是不是走索引呢&#xff1f;通常使用执行计划&#xff08;解释计划、Explain Plan&#xff09;来查看查询…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023