基于OpenCV的树莓派人脸识别疲劳驾驶检测系统

2021-09-23张伯辰施鑫杰霍梅梅

现代计算机 2021年23期

张伯辰，施鑫杰，霍梅梅

（浙大城市学院，计算机与计算科学学院，杭州310015）

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现代社会，随着经济的发展和道路交通的日趋完善，汽车出行成为了人们生活不可或缺的组成部分。同时，人们对生活质量的要求与日俱增，为了达成目标不得不在疲劳的状态下工作奔波，而驾驶人的疲劳状态会大大增加车祸发生的概率。为了避免许多因疲劳驾驶造成的车祸，构建智能交通系统[1]，做好对驾驶人的注意力监控十分必要。理论上，驾驶辅助系统可以依靠监控驾驶人的生理信号、操作行为、车辆状态以及面部表情判定其疲劳程度，一般地，面部行为的判定最直接有效反映驾驶人状态。

一个疲劳驾驶检测系统需要满足对驾驶人的实时监控、疲劳判定、实时告警等，本文在系统的软硬件架构设计方面采用轻量化方案。原型系统的设计基于Python脚本语言，选择OpenCV跨平台机器视觉库[2]，在图像处理、计算机视觉等方面均有丰富的第三方开发支持，为系统的实现提供了轻量化构建的基础。选择树莓派（Raspberry Pi）作为基础硬件载体，树莓派在满足该系统的功能需求的同时大大降低了系统的成本，此外，硬件良好的性能能够保证疲劳监控的灵活性，给未来的系统功能拓展奠定了良好基础。