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基于dlib的疲劳驾驶远程监测系统设计

集成电路应用 2024年第2期41卷 412-415页

作者：于星橦东北大学计算机科学与工程学院辽宁110169

阐述设计疲劳驾驶远程监测系统,利用dlib人脸检测模型,通过计算EAR与MAR参数值来判断驾驶员是否闭眼或打哈欠,并通过HPE算法判断驾驶员头部姿态。若发现疲劳驾驶,系统会进行警告提示,并通过云端发送到监测平台进行人为干预,实现“双重... 详细信息

阐述设计疲劳驾驶远程监测系统,利用dlib人脸检测模型,通过计算EAR与MAR参数值来判断驾驶员是否闭眼或打哈欠,并通过HPE算法判断驾驶员头部姿态。若发现疲劳驾驶,系统会进行警告提示,并通过云端发送到监测平台进行人为干预,实现“双重保险”。经实验测试,此系统可以准确判定货车驾驶员的疲劳状态,降低事故风险。

关键词：智能控制技术 dlib EAR MAR HPE 疲劳驾驶

一种信息融合的驾驶员疲劳检测系统设计与实现

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电子设计工程 2024年第11期32卷 71-75,81页

作者：孙岩董恒梁西博周立新 63726部队宁夏银川750000

疲劳驾驶是交通事故发生的主要原因之一,为减少事故发生概率,以树莓派作为服务器,搭建网站式检测系统,置于驾驶舱采集图像流后多线程处理,线程一采用dlib(图像处理开源库)人脸关键点检测器,通过实时计算驾驶员眼部的纵横比和嘴部长宽,... 详细信息

疲劳驾驶是交通事故发生的主要原因之一,为减少事故发生概率,以树莓派作为服务器,搭建网站式检测系统,置于驾驶舱采集图像流后多线程处理,线程一采用dlib(图像处理开源库)人脸关键点检测器,通过实时计算驾驶员眼部的纵横比和嘴部长宽,与设定阈值进行比较,得出眨眼和打哈欠的统计次数和频率,得出疲劳状态;线程二通过混合域CBMA注意力模块改进传统VGG16网络,优化了模型算法,实现疲劳状态自动判别;线程三采用头部姿态检测(HPE)算法,计算驾驶员头部姿态的欧拉角,统计点头次数和频率,得出疲劳状态;各线程处理结果,送至融合算法,综合判别驾驶员状态,若为困倦状态,语音提醒和向绑定邮箱发送抓拍图像及结果。远端用户可通过http网页实时查看驾驶员视频图像,同时接收服务器推送邮件。通过多次实验,验证了系统的有效性和判定结果准确性。

关键词：疲劳驾驶树莓派 dlib VGG16 HPE算法视频图像

基于Python+dlib方法的人脸识别技术研究

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电子设计工程 2024年第1期32卷 191-195页

作者：张杜娟丁莉吴玉莲西安医学院卫生管理学院陕西西安710021

针对OpenCV的HAAR特征分类器在人脸检测方面出现的识别效果和抗遮挡能力较差,误检、漏检以及动态识别实时性不强等问题,文中提出了采用Python+dlib方法以及开源已训练好的大量人脸模型接口来实现人脸识别,对遮挡鲁棒性较好。通过对正脸... 详细信息

针对OpenCV的HAAR特征分类器在人脸检测方面出现的识别效果和抗遮挡能力较差,误检、漏检以及动态识别实时性不强等问题,文中提出了采用Python+dlib方法以及开源已训练好的大量人脸模型接口来实现人脸识别,对遮挡鲁棒性较好。通过对正脸以及偏转较小的图片和视频在人脸检测、特征点标定、特征向量提取以及人脸比对识别过程进行测试,实验结果表明,该方法在检测实时性、识别精度和效果上均优于OpenCV方法。

关键词： dlib 人脸检测特征点标定特征向量人脸识别

基于dlib和变种Transformer的哈欠检测方法

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汽车技术 2023年第3期 42-48页

作者：廖冬杰华东交通大学南昌330013 江西省先进控制与优化重点实验室南昌330013

为及时检测驾驶员的疲劳驾驶情况,提出了一种基于dlib和变种Transformer的哈欠检测方法。首先,基于dlib的人脸关键点模型构建驾驶员眼部和嘴部的哈欠特征矩阵,然后在视频检测领域提出一种变种Transformer模型对哈欠特征矩阵进行提取和分... 详细信息

为及时检测驾驶员的疲劳驾驶情况,提出了一种基于dlib和变种Transformer的哈欠检测方法。首先,基于dlib的人脸关键点模型构建驾驶员眼部和嘴部的哈欠特征矩阵,然后在视频检测领域提出一种变种Transformer模型对哈欠特征矩阵进行提取和分类,最后基于YawDD数据集进行验证,结果表明,所提出算法的哈欠检测准确率达96.8%,高于已有算法,适用于驾驶员疲劳驾驶时哈欠行为的检测。

关键词：哈欠检测 dlib 哈欠特征矩阵变种Transformer YawDD

基于深度学习的网约车危险驾驶管控系统的设计与实现

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基于深度学习的网约车危险驾驶管控系统的设计与实现

作者：赵瑞雪北京交通大学

学位级别：硕士

2013年以后,以外卖、网约车、房产销售为主的线上线下一体化平台,极大的改变了社会的运行模式。目前,网约车已经成为人们出行的重要交通方式,但是网约车驾驶员的素质参差不齐,乘客在乘坐网约车的过程中驾驶员可能会出现在疲劳驾驶或分... 详细信息

2013年以后,以外卖、网约车、房产销售为主的线上线下一体化平台,极大的改变了社会的运行模式。目前,网约车已经成为人们出行的重要交通方式,但是网约车驾驶员的素质参差不齐,乘客在乘坐网约车的过程中驾驶员可能会出现在疲劳驾驶或分心驾驶等行为,给乘客带来糟糕体验的同时还存在很大的安全隐患。目前网约车管理平台为监管驾驶员的服务情况,会将乘客投诉订单的车内行程视频流转到人工进行审核判责,但这样的审核方式产生了大量的人工成本。随着订单规模的增长,审核成本高成为了网约车公司亟待解决的问题。针对以上提到的问题,本项目主要通过深度学习算法识别驾驶员在驾驶过程中是否有服务及安全不合规的行为,用算法智能识别代替人工审核的方式实现网约车服务审核降本的目的。本系统主要包括三个模块,分别为危险驾驶检测算法模块、驾驶员信息管理模块和运营管理后台模块。驾驶员信息管理模块包含对疲劳/分心驾驶的检测功能,通过车载摄像装置获取到车内驾驶视频并将获取的视频进行驾驶员疲劳驾驶和分心驾驶行为的识别,危险驾驶检测算法部分使用深度学习算法进行人脸识别,使用MTCNN算法进行人脸检测,并使用dlib进行人脸关键点检测来计算眼睛和嘴巴的开合程度,从而判断驾驶员是否存在闭眼或者打哈欠行为,再使用Perclos模型计算疲劳程度,分心行为检测主要使用YOLOv5算法检测驾驶员是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为,如驾驶员存在危险驾驶行为则在驾驶员端进行语音提示,并在运营管理后台模块展示出检测到的驾驶员疲劳驾驶/分心驾驶结果及检测结果相关的判断数据,有助于实时检测驾驶员的驾驶状态并快速定位到异常驾驶状态的问题原因。该项目赋能出行行业的安全服务管控,有助于打造一套低成本的网约车安全服务管控系统,从而督促驾驶员提供好服务,提高驾驶员安全驾驶的意识,保证网约车行业稳定的安全服务治理生态。本人参与整个系统需求分析、系统设计与实现及系统测试的所有环节。该方案实施后,通过一家互联网公司内部平台对该系统进行了测试,该互联网公司日常使用本系统对200万驾驶员的安全驾驶及服务情况进行监控,识别准确度90%以上,节约人工成本超过30%。

关键词：网约车危险驾驶管控系统 YOLOv5算法深度学习算法 dlib

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列车司机疲劳驾驶检测算法的应用研究

列车司机疲劳驾驶检测算法的应用研究

作者：宋传旗山东建筑大学

学位级别：硕士

铁路交通在经济发展中扮演着至关重要的角色,一旦发生事故,将可能严重危及人身和财产的安全。近年来对交通事故的调查中可以看出,疲劳驾驶是诱发事故发生的一个重要因素,因此,如何准确地识别司机的疲劳状态并及时发出警告,已经成为交通... 详细信息

铁路交通在经济发展中扮演着至关重要的角色,一旦发生事故,将可能严重危及人身和财产的安全。近年来对交通事故的调查中可以看出,疲劳驾驶是诱发事故发生的一个重要因素,因此,如何准确地识别司机的疲劳状态并及时发出警告,已经成为交通运输业必须面临的挑战。当列车司机感到疲劳时,他们会表现出不同的疲劳状态和行为特征,因此本文通过分析驾驶员面部特征,设计出一套疲劳驾驶检测系统。该系统通过YOLOv5算法和人脸关键点定位来实现疲劳状态的判定,同时为了提高驾驶员的专注性,加入了基于异常行为的分心驾驶检测功能。当系统检测出驾驶员疲劳或有异常行为时会出现警示,确保驾驶员专心,从而避免交通事故发生。本文的主要研究内容如下:(1)针对原始YOLOv5网络结构对人脸区域关注度和检测率不高等问题,在Backbone骨干网络中将C3模块中引入CA(Coordinate Attention)注意力机制模块,该模块同时考虑了通道间的联系和位置关系,不仅捕获了跨通道的信息,还考虑了与方向相关的位置信息,使整体结构更加灵活,可以简单插入移动网络的核心结构中。使得模型可以更准确的定位到并识别目标区域,从而提高检测的准确率和速度。(2)为了实现高效快速的进行面部多尺度特征融合,对原始的YOLOv5算法的网络结构进行了改进,引入了Bi FPN(加权双向特征金字塔网络)结构替代原始的PANet结构,将双向(自下而上和自上而下)的路径视为特征网络层,将网络中不同深度的层进行特征融合,保留小尺度的关键特征,有利于提高小目标的检测精度;最后使用Wider Face开源人脸数据集作为训练数据集,证明了引入CA注意力机制模块和Bi FPN算法模型的可行性,经实验对比,与原始算法m AP(平均精度)提升1%,召回率提高0.9%,精准度提高1.2%。(3)获取人脸图像后,需要对驾驶员面部关键部位进行标注,本文我们采用基于dlib库的人脸关键点检测模型,通过比较MAR(嘴部长宽比)、EAR(眼睛纵横比)和阈值来确定眨眼和打哈欠的次数,通过PERCLOS算法综合眨眼次数和打哈欠频率判定司机是否处于疲劳,同时使用改进后的YOLOv5检测模型来检测视频流信息,检查驾驶员是否存在分心异常驾驶行为。(4)为了方便用户使用该方法进行疲劳驾驶和分心驾驶检测,设计出疲劳驾驶检测系统的人机交互UI界面,通过UI系统界面可对驾驶员疲劳、分心异常行为进行实时监控并及时发出警示,驾驶员可通过界面发出的警示及时采取相关操作来避免交通事故发生。

关键词：疲劳驾驶 YOLOv5 Bi FPN特征融合 CA注意力机制 PERCLOS dlib

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基于树莓派的非接触式红外测温仪的设计

基于树莓派的非接触式红外测温仪的设计

作者：夏妤青岛科技大学

学位级别：硕士

在传统中医学中,人体经络穴位对人体健康状况的诊断或疾病治疗具有非常重要的作用。相关研究表明,穴位温度的变化和人体内脏的健康状况之间存在一定的关联。为进一步支持该类研究数据的准确获取及规律分析,需要利用非接触式体温测量技... 详细信息

在传统中医学中,人体经络穴位对人体健康状况的诊断或疾病治疗具有非常重要的作用。相关研究表明,穴位温度的变化和人体内脏的健康状况之间存在一定的关联。为进一步支持该类研究数据的准确获取及规律分析,需要利用非接触式体温测量技术连续自动地测量特定穴位的温度变化。为此本文在非接触式红外测温基础上,研究了复杂背景下的温度测量技术。通过红外图像中移动目标的检测获取人脸位置确定是否佩戴口罩,进一步通过人脸特征点检测对穴位进行准确定位。系统以嵌入式高性能树莓派电脑为开发平台,利用红外摄像头、可见光摄像头、超声波距离检测等设备,搭建非接触式的红外测温系统。本文的主要研究内容包括:(1)面部定位及口罩识别检测。采用改进的SSD的目标检测算法在数据集中通过打标签方式对面部关键点进行标识来识别是否佩戴口罩,从单张图片识别到视频的动态识别,在测温过程中出现疑似感染者以不同边框颜色并进行语音提示,在面部标注并对口罩部位作出识别后,剩余人脸的范围缩小,为穴位定位提供了技术支持。(2)移动目标下的温度获取。采用红外热成像模组测温,由红外摄像头获取数据通过测温公式转化成温度;通过对移动目标测温点的分析结合突变点确定移动目标的测温距离范围,在温度距离补偿算法基础上进行温度校正。该操作使非接触式红外测温仪能够在现实环境中可靠高效的完成测温任务也为穴位测温奠定了基础。(3)人脸穴位定位与温度测量。结合dlib人脸检测算法对额头进行13个点的坐标标记,通过基于回归的目标检测算法,保留算法对面部的定位坐标,确定坐标点的输出。根据中医相关理论,确定穴位与特征点之间的关系,通过变换矩阵的形式由特征点集到穴位点集,并使用UDP协议完成坐标数据与红外温度数据的传输,实现穴位测温。实验结果证明,将红外技术与人体穴位结合进行非接触式测温具有良好的可用性。基于树莓派设计的非接触式红外测温平台不仅能够准确识别视频每帧图像中目标的口罩,而且在目标自由移动前提下,可靠高效的测量了温度并进行信息的反馈,包括穴位坐标及相关的红外数据。经实验后得到测温误差不高于0.2℃,穴位识别的准确度93%以上,口罩识别准度95%以上等关键指标情况取得了较为满意的效果,验证了基于树莓派的非接触式红外测温仪在测温领域中的可行性。

关键词：树莓派人脸穴位口罩识别 dlib 红外测温

基于dlib与OpenCV的人脸识别考勤平台

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信息与电脑 2022年第5期34卷 156-158页

作者：高燕飞张晋芳山西省财政税务专科学校山西太原030024 山西林业职业技术学院山西太原030001

随着深度学习的不断发展,计算机视觉也迎来了新的发展机遇,将机器学习、深度学习算法运用到实际问题上,成为当前的研究热点。笔者将以人脸识别为基础,利用dlib、OpenCV、ResNet等相关技术在Python环境中实现对人脸的检测,最终通过计算... 详细信息

随着深度学习的不断发展,计算机视觉也迎来了新的发展机遇,将机器学习、深度学习算法运用到实际问题上,成为当前的研究热点。笔者将以人脸识别为基础,利用dlib、OpenCV、ResNet等相关技术在Python环境中实现对人脸的检测,最终通过计算实现了基于人脸识别的实验室考勤平台。

关键词： dlib 卷积神经网络人脸识别计算机视觉

基于Yolov5s和dlib的面部遮挡驾驶员疲劳检测

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广东公安科技 2023年第4期31卷 43-47页

作者：申家冰许锋中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院辽宁沈阳110854

针对驾驶员面部遮挡导致疲劳检测困难的问题,设计了一套基于Yolov5s和dlib的面部遮挡驾驶员疲劳检测预警系统。通过训练好的Yolov5s模型判断驾驶员是否佩戴口罩,若检测到佩戴口罩,以眼部疲劳特征为主,头部疲劳特征为辅进行检测;如检测... 详细信息

针对驾驶员面部遮挡导致疲劳检测困难的问题,设计了一套基于Yolov5s和dlib的面部遮挡驾驶员疲劳检测预警系统。通过训练好的Yolov5s模型判断驾驶员是否佩戴口罩,若检测到佩戴口罩,以眼部疲劳特征为主,头部疲劳特征为辅进行检测;如检测到未佩戴口罩,在眼部、头部疲劳特征的基础上加上嘴部疲劳特征进行检测。通过计算EAR、MAR、HPE数值以及设定的条件阈值来检测每分钟驾驶员眨眼次数、打哈欠次数、点头次数,最终综合判断驾驶员疲劳状态。仿真结果显示,此系统疲劳检测准确率较高,可以在驾驶员疲劳时给予及时的提醒。

关键词：疲劳检测 Yolov5s dlib 疲劳特征