基于人臉特征的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

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摘 要：隨著交通行業(yè)的迅猛發(fā)展，疲勞駕駛已經(jīng)成為引發(fā)交通事故的重大隱患。為了減少駕駛者在長時間連續(xù)駕駛或睡眠不足的情況下，因身體和心理疲勞導致的駕駛能力下降、反應遲鈍、判斷失誤等現(xiàn)象，本文利用Dlib人臉檢測模型，通過EAR算法、MAR算法綜合分析眼睛閉合程度、眨眼頻率、嘴巴張開程度與打哈欠次數(shù)等多個人臉特征參數(shù)來判斷駕駛員的狀態(tài)，并向司機發(fā)出警報，從而能在疲勞初期及時提醒駕駛員休息，顯著提升了駕駛安全性，以減少發(fā)生不測的概率。（剩余3706字）