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竞赛选题 题目： 基于深度学习的疲劳驾驶检测 深度学习

文章目录

  • 0 前言
  • 1 课题背景
  • 2 实现目标
  • 3 当前市面上疲劳驾驶检测的方法
  • 4 相关数据集
  • 5 基于头部姿态的驾驶疲劳检测
    • 5.1 如何确定疲劳状态
    • 5.2 算法步骤
    • 5.3 打瞌睡判断
  • 6 基于CNN与SVM的疲劳检测方法
    • 6.1 网络结构
    • 6.2 疲劳图像分类训练
    • 6.3 训练结果
  • 7 最后

0 前言

优质竞赛项目系列，今天要分享的是

基于深度学习的驾驶疲劳检测

该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

更多资料, 项目分享：

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

在这里插入图片描述

1 课题背景

关于对疲劳驾驶的研究不在少数， 不少学者从人物面部入手展开。 人类的面部包含着许多不同的特征信息， 例如其中一些比较明显的特征如打哈欠、 闭眼、
揉眼等表情特征可用来作为判断驾驶员是否处于疲劳状态的依据。 随着计算机技术的不断发展， 尤其是在人工智能相关技术勃发的今天，
借助计算机可以快速有效的识别出图片中人脸特征， 对处于当前时刻驾驶员的精神状态做出判断， 并将疲劳预警信息传达给司机， 以保证交通的安全运行，
减少伤亡事故的发生。

2 实现目标

经查阅相关文献，疲劳在人体面部表情中表现出大致三个类型：打哈欠（嘴巴张大且相对较长时间保持这一状态）、眨眼（或眼睛微闭，此时眨眼次数增多，且眨眼速度变慢）、点头（瞌睡点头）。本实验从人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据入手，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度，分析驾驶员是否疲劳驾驶和及时作出安全提示。

3 当前市面上疲劳驾驶检测的方法

学长通过对疲劳驾驶在不同方法下研究进展的分析， 可以更清晰的认识的到当下对该问题较为有效的判定方法。 根据研究对象的不同对检测方法进行分类，
具体分类方法如图

在这里插入图片描述

基于驾驶员面部特征的检测方法是根据人在疲劳时面部变化来分析此时的精神状态。 人在瞌睡、 疲劳时面部表情与清醒时有着明显的区别。
通过装置在车辆中的摄像头对驾驶员人脸图片的采集， 利用计算机图像处理和模式识别， 可以有效检测驾驶员的疲
劳特征信息， 比较直观的特征有： 打哈欠， 眨眼， 低头等。

4 相关数据集

学长收集的疲劳检测数据集

驾驶疲劳人脸数据库图片来源分为 3 部分， 每部分均包含疲劳、 轻度疲劳和非疲劳

在这里插入图片描述

5 基于头部姿态的驾驶疲劳检测

5.1 如何确定疲劳状态

  • 思路一：可利用姿态估计结果（如Pitch的读数）来判断是否点头及点头幅度

  • 思路二：或用鼻尖处30号点的前后移动值（或是方差，方差表示一个单位时间数据的偏离程度，程度越大，则表示发生点头动作的概率越大、点头幅度越大）

在这里插入图片描述

5.2 算法步骤

  • 第一步：2D人脸关键点检测；

  • 第二步：3D人脸模型匹配；

  • 第三步：求解3D点和对应2D点的转换关系；

  • 第四步：根据旋转矩阵求解欧拉角。

    import cv2
import dlib
import numpy as np
from imutils import face_utils
"""
思路：
    第一步：2D人脸关键点检测；第二步：3D人脸模型匹配；
    第三步：求解3D点和对应2D点的转换关系；第四步：根据旋转矩阵求解欧拉角。
"""

# 加载人脸检测和姿势估计模型（dlib）

face_landmark_path = 'D:/myworkspace/JupyterNotebook/fatigue_detecting/model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat'

"""
只要知道世界坐标系内点的位置、像素坐标位置和相机参数就可以搞定旋转和平移矩阵(OpenCV自带函数solvePnp())
"""

# 世界坐标系(UVW)：填写3D参考点，该模型参考http://aifi.isr.uc.pt/Downloads/OpenGL/glAnthropometric3DModel.cpp

object_pts = np.float32([[6.825897, 6.760612, 4.402142],  #33左眉左上角
                         [1.330353, 7.122144, 6.903745],  #29左眉右角
                         [-1.330353, 7.122144, 6.903745], #34右眉左角
                         [-6.825897, 6.760612, 4.402142], #38右眉右上角
                         [5.311432, 5.485328, 3.987654],  #13左眼左上角
                         [1.789930, 5.393625, 4.413414],  #17左眼右上角
                         [-1.789930, 5.393625, 4.413414], #25右眼左上角
                         [-5.311432, 5.485328, 3.987654], #21右眼右上角
                         [2.005628, 1.409845, 6.165652],  #55鼻子左上角
                         [-2.005628, 1.409845, 6.165652], #49鼻子右上角
                         [2.774015, -2.080775, 5.048531], #43嘴左上角
                         [-2.774015, -2.080775, 5.048531],#39嘴右上角
                         [0.000000, -3.116408, 6.097667], #45嘴中央下角
                         [0.000000, -7.415691, 4.070434]])#6下巴角

# 相机坐标系(XYZ)：添加相机内参

K = [6.5308391993466671e+002, 0.0, 3.1950000000000000e+002,
     0.0, 6.5308391993466671e+002, 2.3950000000000000e+002,
     0.0, 0.0, 1.0]# 等价于矩阵[fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1]

# 图像中心坐标系(uv)：相机畸变参数[k1, k2, p1, p2, k3]

D = [7.0834633684407095e-002, 6.9140193737175351e-002, 0.0, 0.0, -1.3073460323689292e+000]

# 像素坐标系(xy)：填写凸轮的本征和畸变系数

cam_matrix = np.array(K).reshape(3, 3).astype(np.float32)
dist_coeffs = np.array(D).reshape(5, 1).astype(np.float32)



# 重新投影3D点的世界坐标轴以验证结果姿势

reprojectsrc = np.float32([[10.0, 10.0, 10.0],
                           [10.0, 10.0, -10.0],
                           [10.0, -10.0, -10.0],
                           [10.0, -10.0, 10.0],
                           [-10.0, 10.0, 10.0],
                           [-10.0, 10.0, -10.0],
                           [-10.0, -10.0, -10.0],
                           [-10.0, -10.0, 10.0]])

# 绘制正方体12轴

line_pairs = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0],
              [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4],
              [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]]

def get_head_pose(shape):

    # 填写2D参考点，注释遵循https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W/

    """
      17左眉左上角/21左眉右角/22右眉左上角/26右眉右上角/36左眼左上角/39左眼右上角/42右眼左上角/
      45右眼右上角/31鼻子左上角/35鼻子右上角/48左上角/54嘴右上角/57嘴中央下角/8下巴角
    """

    # 像素坐标集合

    image_pts = np.float32([shape[17], shape[21], shape[22], shape[26], shape[36],
                            shape[39], shape[42], shape[45], shape[31], shape[35],
                            shape[48], shape[54], shape[57], shape[8]])
    """
    用solvepnp或sovlepnpRansac，输入3d点、2d点、相机内参、相机畸变，输出r、t之后
    用projectPoints，输入3d点、相机内参、相机畸变、r、t，输出重投影2d点
    计算原2d点和重投影2d点的距离作为重投影误差
    """

    # solvePnP计算姿势——求解旋转和平移矩阵：

    # rotation_vec表示旋转矩阵，translation_vec表示平移矩阵，cam_matrix与K矩阵对应，dist_coeffs与D矩阵对应。

    _, rotation_vec, translation_vec = cv2.solvePnP(object_pts, image_pts, cam_matrix, dist_coeffs)

    # projectPoints重新投影误差


    reprojectdst, _ = cv2.projectPoints(reprojectsrc, rotation_vec, translation_vec, cam_matrix,dist_coeffs)

    reprojectdst = tuple(map(tuple, reprojectdst.reshape(8, 2)))# 以8行2列显示
    
    # 计算欧拉角calc euler angle
    # 参考https://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#decomposeprojectionmatrix
    rotation_mat, _ = cv2.Rodrigues(rotation_vec)#罗德里格斯公式（将旋转矩阵转换为旋转向量）
    pose_mat = cv2.hconcat((rotation_mat, translation_vec))# 水平拼接，vconcat垂直拼接
    # eulerAngles –可选的三元素矢量，包含三个以度为单位的欧拉旋转角度
    _, _, _, _, _, _, euler_angle = cv2.decomposeProjectionMatrix(pose_mat)# 将投影矩阵分解为旋转矩阵和相机矩阵
    
    return reprojectdst, euler_angle


def main():
    # return
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    if not cap.isOpened():
        print("Unable to connect to camera.")
        return
    # 检测人脸
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    # 检测第一个人脸的关键点
    predictor = dlib.shape_predictor(face_landmark_path)

    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if ret:
            face_rects = detector(frame, 0)
    
            if len(face_rects) > 0:
                # 循环脸部位置信息，使用predictor(gray, rect)获得脸部特征位置的信息
                shape = predictor(frame, face_rects[0])
                # 将脸部特征信息转换为数组array的格式
                shape = face_utils.shape_to_np(shape)
                # 获取头部姿态
                reprojectdst, euler_angle = get_head_pose(shape)
                pitch = format(euler_angle[0, 0])
                yaw = format(euler_angle[1, 0])
                roll = format(euler_angle[2, 0])
                print('pitch:{}, yaw:{}, roll:{}'.format(pitch, yaw, roll))
                
                # 标出68个特征点
                for (x, y) in shape:
                    cv2.circle(frame, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)
                    
                # 绘制正方体12轴
                for start, end in line_pairs:
                    cv2.line(frame, reprojectdst[start], reprojectdst[end], (0, 0, 255))
                # 显示角度结果
                cv2.putText(frame, "X: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[0, 0]), (20, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 0, 255), thickness=2)
                cv2.putText(frame, "Y: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[1, 0]), (20, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 0, 255), thickness=2)
                cv2.putText(frame, "Z: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[2, 0]), (20, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 0, 255), thickness=2)    
    
            # 按q退出提示
            cv2.putText(frame, "Press 'q': Quit", (20, 450),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (84, 255, 159), 2)
            # 窗口显示 show with opencv
            cv2.imshow("Head_Posture", frame)
    
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
    # 释放摄像头 release camera
    cap.release()
    # do a bit of cleanup
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    main()

在这里插入图片描述

5.3 打瞌睡判断

头部姿态判断打瞌睡得到实时头部姿态的旋转角度过后,为头部旋转角度的3个参数Yaw,Pitch和Roll的示意图,驾驶员在打瞌睡时，显然头部会做类似于点头和倾斜的动作.而根据一般人的打瞌睡时表现出来的头部姿态，显然很少会在Yaw上有动作，而主要集中在Pitch和Roll的行为.设定参数阈值为0.3,在一个时间段内10
s内，当I PitchI≥20°或者|Rolll≥20°的时间比例超过0.3时,就认为驾驶员处于打瞌睡的状态,发出预警。

在这里插入图片描述

​



    from scipy.spatial import distance as dist
    from imutils.video import FileVideoStream
    from imutils.video import VideoStream
    from imutils import face_utils
    import numpy as np # 数据处理的库 numpy
    import argparse
    import imutils
    import time
    import dlib
    import cv2
    import math
    import time
    from threading import Thread,
     
    # 世界坐标系(UVW)：填写3D参考点，该模型参考http://aifi.isr.uc.pt/Downloads/OpenGL/glAnthropometric3DModel.cpp
    object_pts = np.float32([[6.825897, 6.760612, 4.402142],  #33左眉左上角
                             [1.330353, 7.122144, 6.903745],  #29左眉右角
                             [-1.330353, 7.122144, 6.903745], #34右眉左角
                             [-6.825897, 6.760612, 4.402142], #38右眉右上角
                             [5.311432, 5.485328, 3.987654],  #13左眼左上角
                             [1.789930, 5.393625, 4.413414],  #17左眼右上角
                             [-1.789930, 5.393625, 4.413414], #25右眼左上角
                             [-5.311432, 5.485328, 3.987654], #21右眼右上角
                             [2.005628, 1.409845, 6.165652],  #55鼻子左上角
                             [-2.005628, 1.409845, 6.165652], #49鼻子右上角
                             [2.774015, -2.080775, 5.048531], #43嘴左上角
                             [-2.774015, -2.080775, 5.048531],#39嘴右上角
                             [0.000000, -3.116408, 6.097667], #45嘴中央下角
                             [0.000000, -7.415691, 4.070434]])#6下巴角
    
    # 相机坐标系(XYZ)：添加相机内参
    K = [6.5308391993466671e+002, 0.0, 3.1950000000000000e+002,
         0.0, 6.5308391993466671e+002, 2.3950000000000000e+002,
         0.0, 0.0, 1.0]# 等价于矩阵[fx, 0, cx; 0, fy, cy; 0, 0, 1]
    # 图像中心坐标系(uv)：相机畸变参数[k1, k2, p1, p2, k3]
    D = [7.0834633684407095e-002, 6.9140193737175351e-002, 0.0, 0.0, -1.3073460323689292e+000]
    
    # 像素坐标系(xy)：填写凸轮的本征和畸变系数
    cam_matrix = np.array(K).reshape(3, 3).astype(np.float32)
    dist_coeffs = np.array(D).reshape(5, 1).astype(np.float32)


    # 重新投影3D点的世界坐标轴以验证结果姿势
    reprojectsrc = np.float32([[10.0, 10.0, 10.0],
                               [10.0, 10.0, -10.0],
                               [10.0, -10.0, -10.0],
                               [10.0, -10.0, 10.0],
                               [-10.0, 10.0, 10.0],
                               [-10.0, 10.0, -10.0],
                               [-10.0, -10.0, -10.0],
                               [-10.0, -10.0, 10.0]])
    # 绘制正方体12轴
    line_pairs = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 0],
                  [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 4],
                  [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7]]
    
    def get_head_pose(shape):# 头部姿态估计
        # （像素坐标集合）填写2D参考点，注释遵循https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W/
        # 17左眉左上角/21左眉右角/22右眉左上角/26右眉右上角/36左眼左上角/39左眼右上角/42右眼左上角/
        # 45右眼右上角/31鼻子左上角/35鼻子右上角/48左上角/54嘴右上角/57嘴中央下角/8下巴角
        image_pts = np.float32([shape[17], shape[21], shape[22], shape[26], shape[36],
                                shape[39], shape[42], shape[45], shape[31], shape[35],
                                shape[48], shape[54], shape[57], shape[8]])
        # solvePnP计算姿势——求解旋转和平移矩阵：
        # rotation_vec表示旋转矩阵，translation_vec表示平移矩阵，cam_matrix与K矩阵对应，dist_coeffs与D矩阵对应。
        _, rotation_vec, translation_vec = cv2.solvePnP(object_pts, image_pts, cam_matrix, dist_coeffs)
        # projectPoints重新投影误差：原2d点和重投影2d点的距离（输入3d点、相机内参、相机畸变、r、t，输出重投影2d点）
        reprojectdst, _ = cv2.projectPoints(reprojectsrc, rotation_vec, translation_vec, cam_matrix,dist_coeffs)
        reprojectdst = tuple(map(tuple, reprojectdst.reshape(8, 2)))# 以8行2列显示
    
        # 计算欧拉角calc euler angle
        # 参考https://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html#decomposeprojectionmatrix
        rotation_mat, _ = cv2.Rodrigues(rotation_vec)#罗德里格斯公式（将旋转矩阵转换为旋转向量）
        pose_mat = cv2.hconcat((rotation_mat, translation_vec))# 水平拼接，vconcat垂直拼接
        # decomposeProjectionMatrix将投影矩阵分解为旋转矩阵和相机矩阵
        _, _, _, _, _, _, euler_angle = cv2.decomposeProjectionMatrix(pose_mat)
        
        pitch, yaw, roll = [math.radians(_) for _ in euler_angle]

        pitch = math.degrees(math.asin(math.sin(pitch)))
        roll = -math.degrees(math.asin(math.sin(roll)))
        yaw = math.degrees(math.asin(math.sin(yaw)))
        print('pitch:{}, yaw:{}, roll:{}'.format(pitch, yaw, roll))
    
        return reprojectdst, euler_angle# 投影误差，欧拉角
    
    def eye_aspect_ratio(eye):
        # 垂直眼标志（X，Y）坐标
        A = dist.euclidean(eye[1], eye[5])# 计算两个集合之间的欧式距离
        B = dist.euclidean(eye[2], eye[4])
        # 计算水平之间的欧几里得距离
        # 水平眼标志（X，Y）坐标
        C = dist.euclidean(eye[0], eye[3])
        # 眼睛长宽比的计算
        ear = (A + B) / (2.0 * C)
        # 返回眼睛的长宽比
        return ear
     
    def mouth_aspect_ratio(mouth):# 嘴部
        A = np.linalg.norm(mouth[2] - mouth[9])  # 51, 59
        B = np.linalg.norm(mouth[4] - mouth[7])  # 53, 57
        C = np.linalg.norm(mouth[0] - mouth[6])  # 49, 55
        mar = (A + B) / (2.0 * C)
        return mar
    
    # 定义常数
    # 眼睛长宽比
    # 闪烁阈值
    EYE_AR_THRESH = 0.2
    EYE_AR_CONSEC_FRAMES = 3
    # 打哈欠长宽比
    # 闪烁阈值
    MAR_THRESH = 0.5
    MOUTH_AR_CONSEC_FRAMES = 3
    # 瞌睡点头
    HAR_THRESH = 0.3
    NOD_AR_CONSEC_FRAMES = 3
    # 初始化帧计数器和眨眼总数
    COUNTER = 0
    TOTAL = 0
    # 初始化帧计数器和打哈欠总数
    mCOUNTER = 0
    mTOTAL = 0
    # 初始化帧计数器和点头总数
    hCOUNTER = 0
    hTOTAL = 0
    
    # 初始化DLIB的人脸检测器（HOG），然后创建面部标志物预测
    print("[INFO] loading facial landmark predictor...")
    # 第一步：使用dlib.get_frontal_face_detector() 获得脸部位置检测器
    detector = dlib.get_frontal_face_detector()
    # 第二步：使用dlib.shape_predictor获得脸部特征位置检测器
    predictor = dlib.shape_predictor('D:/myworkspace/JupyterNotebook/fatigue_detecting/model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
     
    # 第三步：分别获取左右眼面部标志的索引
    (lStart, lEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["left_eye"]
    (rStart, rEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["right_eye"]
    (mStart, mEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["mouth"]
    
    # 第四步：打开cv2 本地摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)
     
    # 从视频流循环帧
    while True:
        # 第五步：进行循环，读取图片，并对图片做维度扩大，并进灰度化
        ret, frame = cap.read()
        frame = imutils.resize(frame, width=720)
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 第六步：使用detector(gray, 0) 进行脸部位置检测
        rects = detector(gray, 0)
        
        # 第七步：循环脸部位置信息，使用predictor(gray, rect)获得脸部特征位置的信息
        for rect in rects:
            shape = predictor(gray, rect)
            
            # 第八步：将脸部特征信息转换为数组array的格式
            shape = face_utils.shape_to_np(shape)
            
            # 第九步：提取左眼和右眼坐标
            leftEye = shape[lStart:lEnd]
            rightEye = shape[rStart:rEnd]
            # 嘴巴坐标
            mouth = shape[mStart:mEnd]        
            
            # 第十步：构造函数计算左右眼的EAR值，使用平均值作为最终的EAR
            leftEAR = eye_aspect_ratio(leftEye)
            rightEAR = eye_aspect_ratio(rightEye)
            ear = (leftEAR + rightEAR) / 2.0
            # 打哈欠
            mar = mouth_aspect_ratio(mouth)
     
            # 第十一步：使用cv2.convexHull获得凸包位置，使用drawContours画出轮廓位置进行画图操作
            leftEyeHull = cv2.convexHull(leftEye)
            rightEyeHull = cv2.convexHull(rightEye)
            cv2.drawContours(frame, [leftEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
            cv2.drawContours(frame, [rightEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
            mouthHull = cv2.convexHull(mouth)
            cv2.drawContours(frame, [mouthHull], -1, (0, 255, 0), 1)
     
            # 第十二步：进行画图操作，用矩形框标注人脸
            left = rect.left()
            top = rect.top()
            right = rect.right()
            bottom = rect.bottom()
            cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 1)    
     
            '''
                分别计算左眼和右眼的评分求平均作为最终的评分，如果小于阈值，则加1，如果连续3次都小于阈值，则表示进行了一次眨眼活动
            '''
            # 第十三步：循环，满足条件的，眨眼次数+1
            if ear < EYE_AR_THRESH:# 眼睛长宽比：0.2
                COUNTER += 1
               
            else:
                # 如果连续3次都小于阈值，则表示进行了一次眨眼活动
                if COUNTER >= EYE_AR_CONSEC_FRAMES:# 阈值：3
                    TOTAL += 1
                # 重置眼帧计数器
                COUNTER = 0
                
            # 第十四步：进行画图操作，同时使用cv2.putText将眨眼次数进行显示
            cv2.putText(frame, "Faces: {}".format(len(rects)), (10, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)     
            cv2.putText(frame, "COUNTER: {}".format(COUNTER), (150, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) 
            cv2.putText(frame, "EAR: {:.2f}".format(ear), (300, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
            cv2.putText(frame, "Blinks: {}".format(TOTAL), (450, 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255,255,0), 2)
            
            '''
                计算张嘴评分，如果小于阈值，则加1，如果连续3次都小于阈值，则表示打了一次哈欠，同一次哈欠大约在3帧
            '''
            # 同理，判断是否打哈欠    
            if mar > MAR_THRESH:# 张嘴阈值0.5
                mCOUNTER += 1
                cv2.putText(frame, "Yawning!", (10, 60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
            else:
                # 如果连续3次都小于阈值，则表示打了一次哈欠
                if mCOUNTER >= MOUTH_AR_CONSEC_FRAMES:# 阈值：3
                    mTOTAL += 1
                # 重置嘴帧计数器
                mCOUNTER = 0
            cv2.putText(frame, "COUNTER: {}".format(mCOUNTER), (150, 60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2) 
            cv2.putText(frame, "MAR: {:.2f}".format(mar), (300, 60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
            cv2.putText(frame, "Yawning: {}".format(mTOTAL), (450, 60),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255,255,0), 2)
            """
            瞌睡点头
            """
            # 第十五步：获取头部姿态
            reprojectdst, euler_angle = get_head_pose(shape)
            
            har = euler_angle[0, 0]# 取pitch旋转角度
            if har > HAR_THRESH:# 点头阈值0.3
                hCOUNTER += 1
            else:
                # 如果连续3次都小于阈值，则表示瞌睡点头一次
                if hCOUNTER >= NOD_AR_CONSEC_FRAMES:# 阈值：3
                    hTOTAL += 1
                # 重置点头帧计数器
                hCOUNTER = 0
            
            # 绘制正方体12轴
            for start, end in line_pairs:
                cv2.line(frame, reprojectdst[start], reprojectdst[end], (0, 0, 255))
            # 显示角度结果
            cv2.putText(frame, "X: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[0, 0]), (10, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 255, 0), thickness=2)# GREEN
            cv2.putText(frame, "Y: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[1, 0]), (150, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (255, 0, 0), thickness=2)# BLUE
            cv2.putText(frame, "Z: " + "{:7.2f}".format(euler_angle[2, 0]), (300, 90), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75, (0, 0, 255), thickness=2)# RED    
            cv2.putText(frame, "Nod: {}".format(hTOTAL), (450, 90),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255,255,0), 2)

            # 第十六步：进行画图操作，68个特征点标识
            for (x, y) in shape:
                cv2.circle(frame, (x, y), 1, (0, 0, 255), -1)
    
        print('嘴巴实时长宽比:{:.2f} '.format(mar)+"\t是否张嘴："+str([False,True][mar > MAR_THRESH]))
        print('眼睛实时长宽比:{:.2f} '.format(ear)+"\t是否眨眼："+str([False,True][COUNTER>=1]))
        
        # 确定疲劳提示:眨眼50次，打哈欠15次，瞌睡点头15次
        if TOTAL >= 50 or mTOTAL>=15 or hTOTAL>=15:
            cv2.putText(frame, "SLEEP!!!", (100, 200),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 255), 3)
            
        # 按q退出
        cv2.putText(frame, "Press 'q': Quit", (20, 500),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (84, 255, 159), 2)
        # 窗口显示 show with opencv
        cv2.imshow("Frame", frame)
        
        # if the `q` key was pressed, break from the loop
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
            
    # 释放摄像头 release camera
    cap.release()
    # do a bit of cleanup
    cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

6 基于CNN与SVM的疲劳检测方法

6.1 网络结构

学长将卷积神经网络作为特征提取器， 支持向量机作为分类识别器并通过串联将两者结合 ， 构造理想的深度识别模型， 提高对驾驶员疲劳的识别准确率。
本次课题主要以实现提高识别精度为目的， 设计使用的特征提取网络结构中卷积层、 池化层以及全连接层个数均为两层；
在网络的结尾处添加一层支持向量机作为识别分类器；

在这里插入图片描述
根据对卷积神经网络的描述， 这里设计使用的网络结构为： 输入层、 二层卷积层、 二层池化层、 二层全连接层以及 SVM
分类器组成的卷积神经网络对采集数据进行实验。

可将网络视为三个部分， 数据输入部分即网络输入层， 为特征提取部分由卷积层和池化层构成， SVM 为分类识别部分； 三部分网络串联出整体识别框架，
且相互间约束不大， 为后续优化工作提供了条件。

6.2 疲劳图像分类训练

网络的训练由于数据量较大进行实验时将数据分为多个批次， 每个批次中含有 20张图像， 经过前向、 反向传播后更新网络参数， 训练出误差合适的网络。 测试时，
图像由网络进行识别， 根据得到的识别正确率来验证网络的可行性。

在这里插入图片描述

疲劳驾驶检测需对网络进行训练， 在保证网络训练准确率达到一定精度后即可对图像进行判别； 疲劳驾驶网络训练算法过程如下：

  • Step1： 网络初始化： 初始化网络学习率η， 在数值范围[0， 1]中随机初始化网络参数权值及偏置值； 设置网络结构： 卷积核大小为 5×5， 每批次样本数量 20；
  • Step2： 随机选择数据库内面部表情图像并依次输入网络， 网络按照送入每一批次的图像进行训练；
  • Step3： 网络将训练得到的输出值同图像期望值进行比较， 计算出输出误差；
  • Step4： 根据反向传播原理将误差反向传播计算， 并调整网络参数权值和偏置值；
  • Step5： 判断迭代次数， 达到期望的迭代步数后转到 Step6， 否则转到 Step3；
  • Step6： 将 CNN 提取到的图像特征传入 SVM 中进行训练；
  • Step7： 结束。

6.3 训练结果

学长将对建立起的数据集进行实验， 实验中分别在每一批次下对识别正确和错误个数进行统计， 然后同批次中图片数量相比， 得出最终的准确率和损失率（错误率） 。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

模型测试结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

7 最后

更多资料, 项目分享：

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

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  • 《Python数据分析实战终极指南》 xjt921122 python数据分析开发语言
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  • Python中深拷贝与浅拷贝的区别 yuxiaoyu.
    转自：http://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70271868定义：在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复
  • Python开发常用的三方模块如下： 换个网名有点难 python开发语言
    Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
  • Python编译器 鹿鹿~ Python编译器Pythonpython开发语言后端
    嘿嘿嘿我又来了啊有些小盆友可能不知道Python其实是有编译器的，也就是PyCharm。你们可能会问到这个是干嘛的又不可以吃也不可以穿好像没有什么用，其实你还说对了这个还真的不可以吃也不可以穿，但是它用来干嘛的呢。用来编译你所打出的代码进行运行（可能这里说的有点不对但是只是个人认为）现在我们来说说PyCharm是用来干嘛的。PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Pyt
  • 一文掌握python面向对象魔术方法（二） 程序员neil pythonpython开发语言
    接上篇：一文掌握python面向对象魔术方法（一）-CSDN博客目录六、迭代和序列化：1、__iter__(self):定义迭代器，使得类可以被for循环迭代。2、__getitem__(self,key):定义索引操作，如obj[key]。3、__setitem__(self,key,value):定义赋值操作，如obj[key]=value。4、__delitem__(self,key):定义
  • 一文掌握python常用的list（列表）操作 程序员neil pythonpython开发语言
    目录一、创建列表1.直接创建列表：2.使用list()构造器3.使用列表推导式4.创建空列表二、访问列表元素1.列表支持通过索引访问元素，索引从0开始：2.还可以使用切片操作访问列表的一部分：三、修改列表元素四、添加元素1.append()：在末尾添加元素2.insert()：在指定位置插入元素五、删除元素1.del：删除指定位置的元素2.remove()：删除指定值的第一个匹配项3.pop()：
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    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • python中的深拷贝与浅拷贝 anshejd70787 python
    深拷贝和浅拷贝浅拷贝的时候，修改原来的对象，浅拷贝的对象不会发生改变。1、对象的赋值对象的赋值实际上是对象之间的引用：当创建一个对象，然后将这个对象赋值给另外一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用。当对对象做赋值或者是参数传递或者作为返回值的时候，总是传递原始对象的引用，而不是一个副本。如下所示：>>>aList=["kel","abc",123]>>>bLis
  • 用Python实现简单的猜数字游戏 程序媛了了 python游戏java
    猜数字游戏代码：importrandomdefpythonit():a=random.randint(1,100)n=int(input("输入你猜想的数字："))whilen!=a:ifn>a:print("很遗憾，猜大了")n=int(input("请再次输入你猜想的数字："))elifna::如果玩家猜的数字n大于随机数字a，则输出"很遗憾，猜大了"，并提示玩家再次输入。elifn
  • 用Python实现读取统计单词个数 程序媛了了 python游戏java
    完整实例代码：fromcollectionsimportCounterdefpythonit():danci={}withopen("pythonit.txt","r",encoding="utf-8")asf:foriinf:words=i.strip().split()forwordinwords:ifwordnotindanci:danci[word]=1else:danci[word]+=
  • 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet 周凡杨 javaHttpServlet源理GenericService源码
    在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到，要实现javax.servlet.Servlet接口（即写自己的Servlet应用），你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ，也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet（这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
  • MySQL性能优化 bijian1013 数据库mysql
            性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度，减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面，例如优化查询速度，优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有：         a.优化查询         b.优化数据库结构  
  • ThreadPool定时重试 dai_lm javaThreadPoolthreadtimertimertask
    项目需要当某事件触发时，执行http请求任务，失败时需要有重试机制，并根据失败次数的增加，重试间隔也相应增加，任务可能并发。 由于是耗时任务，首先考虑的就是用线程来实现，并且为了节约资源，因而选择线程池。 为了解决不定间隔的重试，选择Timer和TimerTask来完成 package threadpool; public class ThreadPoolTest {
  • Oracle 查看数据库的连接情况 周凡杨 sqloracle 连接
    首先要说的是，不同版本数据库提供的系统表会有不同，你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。 select * from dict where table_name like '%SESSION%'; 就可以查出一些表，然后根据这些表就可以获得会话信息 select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
  • 类的继承 朱辉辉33 java
    类的继承可以提高代码的重用行，减少冗余代码；还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends 格式:public class 类名（子类）extends 类名（父类）{ } 子类可以继承到父类所有的属性和普通方法，但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和 protected属性，但要使用private属性仍需通过调用。 子类的方法可以重写，但必须和父类的返回值类
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  • hadoop伪分布式搭建 林鹤霄 hadoop
    要修改4个文件    1: vim hadoop-env.sh  第九行    2: vim core-site.xml            <configuration>     &n
  • gdb调试命令 aigo gdb
    原文：http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362   一、GDB常用命令简介   r run 运行.程序还没有运行前使用 c             cuntinue 
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    public class Client { public static void main(String[] args) { Client c=new Client(); c.receiveMessage(); } public void receiveMessage(){ Socket s=null; BufferedRea
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    多线程和同步 : 如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行；B依言执行，再将结果给A；A再继续操作。 所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回，同时其它线程也不能调用这个方法   多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知     &
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            在JSP的开发过程中，经常出现中文乱码的问题。         首先了解一下Java中文问题的由来：         Java的内核和class文件是基于unicode的，这使Java程序具有良好的跨平台性，但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面，
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        生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........     竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
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      在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式：   1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入；     JdbcTemplate类被设计成为线程安全的，所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例，并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱，泛型，可变长度
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                  Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x（包含tomcat 6.x）的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。          请大家及时准备及时升级到Spring
  • fis纯前端解决方案fis-pure zccst JavaScript
    作者：zccst FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案，我们通过FIS的二次封装能力，封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。 1，fis-pure的安装 $ fis install -g fis-pure $ pure -v 0.1.4 2，下载demo到本地 git clone https://github.com/hefangshi/f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他