基于OpenCV的实时疲劳检测系统实现

基于OpenCV的实时疲劳检测系统实现

概述

疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因之一。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现一个简单的实时疲劳检测系统，通过分析眼睛状态来判断驾驶员的疲劳程度。

系统原理

1. 眼睛状态检测

系统使用Haar级联分类器检测人脸和眼睛，通过计算眼睛的宽高比（EAR）来判断眼睛的闭合状态。

2. 疲劳评估指标

• EAR（Eye Aspect Ratio）：眼睛宽高比，数值越小表示眼睛闭合程度越高
• PERCLOS：单位时间内眼睛闭合的时间比例，是国际公认的疲劳检测标准

3. 疲劳等级划分

根据PERCLOS值将疲劳程度分为4个等级：

• 正常（PERCLOS ≤ 0.3）
• 轻度疲劳（0.3 < PERCLOS ≤ 0.5）
• 中度疲劳（0.5 < PERCLOS ≤ 0.7）
• 重度疲劳（PERCLOS > 0.7）

代码实现

核心类：SimpleFatigueDetector