基于OpenCV的智能疲劳检测系统：原理、实现与创新

为什么我们需要疲劳检测？

在日常生活中，疲劳驾驶和长时间工作导致的注意力不集中是许多事故的主要原因。据统计，全球每年因疲劳驾驶导致的交通事故占总事故的20%以上。随着计算机视觉技术的发展，我们现在可以利用摄像头实时监测人的疲劳状态，及时发出警报，有效预防事故的发生。

本文将详细介绍如何使用OpenCV构建一个智能疲劳检测系统，包含眼部状态分析、打哈欠检测和头部姿态估计等多种技术，并提供完整的代码实现和创新思路。

系统架构设计

我们的疲劳检测系统主要包含以下模块：

1. 人脸检测模块：使用Haar级联分类器或DNN模型定位人脸
2. 关键点检测模块：提取眼部和嘴部关键点
3. 状态分析模块：计算眼部纵横比、嘴部张开度等指标
4. 疲劳判断模块：基于时间序列分析判断疲劳状态
5. 警报模块：当检测到疲劳时发出警告

技术原理详解

1. 人脸检测

我们使用OpenCV的DNN模块加载预训练的深度学习模型进行人脸检测，这种方法比传统的Haar分类器更加准确。

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