基于树莓派的疲劳驾驶检测系统设计与实现

基于树莓派的疲劳驾驶检测系统设计与实现

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/jujingyiawsl/article/details/144931877

基于树莓派的疲劳驾驶检测系统通过结合Haar级联算法和Dlib的面部关键点检测，能够准确识别面部和眼睛状态，保证检测的准确性。得益于树莓派的高性价比，系统可以大规模应用于不同的交通工具。

系统设计思路

本系统使用树莓派作为核心计算平台，结合摄像头对驾驶员的面部进行实时监控。通过面部检测与眼部状态监测，系统能够准确判断驾驶员是否存在疲劳驾驶的迹象。为了实现这一目标，系统采用了Haar级联算法进行面部检测，之后利用Dlib算法对眼部进行监控，从而精确判断驾驶员是否闭眼。若检测到闭眼时间超过设定阈值，系统会通过蜂鸣器发出警报，提示驾驶员采取休息措施。

硬件平台

• 树莓派：作为系统的核心计算平台，树莓派不仅性能强大，而且具有低成本、开源、易于集成的特点，适合进行快速原型开发和部署。
• 摄像头模块：用于捕捉驾驶员的面部图像，为后续的面部检测与眼部监控提供数据支持。
• 蜂鸣器：在疲劳迹象被检测到时发出警报，提醒驾驶员。

软件实现

系统的软件部分主要由树莓派运行Python脚本完成，主要依赖于OpenCV和Dlib库来进行图像处理和人脸、眼部检测。以下是部分关键代码实现：

import cv2
import dlib
import time

#加载Haar级联人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

#初始化Dlib的人脸检测器和眼部检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

#初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

def eye_aspect_ratio(eye):
    A = dist.euclidean(eye[1], eye[5])
    B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])
    C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])
    ear = (A + B) / (2.0 * C)
    return ear

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    
    for (x, y, w, h) in faces:
        face_rect = dlib.rectangle(int(x), int(y), int(x + w), int(y + h))
        landmarks = predictor(gray, face_rect)
        
        left_eye = []
        right_eye = []

        for n in range(36, 42):
            left_eye.append((landmarks.part(n).x, landmarks.part(n).y))
        for n in range(42, 48):
            right_eye.append((landmarks.part(n).x, landmarks.part(n).y))

        left_ear = eye_aspect_ratio(left_eye)
        right_ear = eye_aspect_ratio(right_eye)
        ear = (left_ear + right_ear) / 2.0

        if ear < 0.25:  # 判断闭眼阈值
            cv2.putText(frame, "Warning: Drowsiness Detected!", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
            # 触发蜂鸣器报警
            # Beep the buzzer

    cv2.imshow("Fatigue Detection System", frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码说明

代码首先使用Haar级联算法对驾驶员的面部进行检测。通过Dlib库获取面部特征点，特别是眼睛部位的坐标。使用眼睛纵横比（EAR, Eye Aspect Ratio）来判断眼睛是否闭合。如果EAR值低于某个阈值（例如0.25），表示驾驶员眼睛已经闭合，从而判断为疲劳驾驶迹象，系统触发蜂鸣器报警。

系统优势

• 高精度检测：系统通过结合Haar级联算法和Dlib的面部关键点检测，能够准确识别面部和眼睛状态，保证检测的准确性。
• 低成本实现：得益于树莓派的高性价比，系统可以大规模应用于不同的交通工具。
• 实时报警：一旦检测到驾驶员疲劳，系统会立刻通过蜂鸣器发出警告，提醒驾驶员注意休息。

整体实物

睁眼正常状态

长时间闭眼疲劳检测

总结

通过该基于树莓派的疲劳驾驶检测系统，可以大大提高驾驶安全性，减少因疲劳驾驶引发的交通事故。该系统具有较高的实时性和准确性，适合在实际驾驶环境中应用。希望我的设计能够为大家提供一些启发，欢迎大家一起讨论优化方向！