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作品详情
主要功能:
1. 驾驶员特征检测:
年龄识别:利用YOLO-v5模型分析驾驶员的面部特征,准确预测其年龄范围。
性别识别:基于面部特征和模型分析,实时识别驾驶员的性别。
驾驶状态监测:
2. 注意力检测:通过检测驾驶员的眼睛和头部姿态,判断其是否集中注意力。
疲劳检测:通过分析眼睛闭合状态、眨眼频率等指标,实时监测驾驶员是否疲劳。
图像处理与输入:
OpenCV处理:使用OpenCV对摄像头捕捉的图像进行预处理,包括图像增强、裁剪和缩放等操作,以便更好地输入模型进行分析。
实时输入:系统能够实时处理和分析图像,确保监测信息的时效性和准确性。
项目优势:
多模型集成:系统结合多个YOLO-v5模型,提供全面的驾驶员状态检测,提升了识别的准确性和多样性。
高效图像处理:通过OpenCV进行高效的图像预处理,确保输入模型的数据质量和处理速度。
实时监测:系统能够实时捕捉和分析驾驶员状态,提供即时反馈,帮助预防潜在风险。
易于集成:系统设计兼顾硬件性能和软件兼容性,能够轻松集成到各类车载设备中。
应用场景:
行车安全辅助:为驾驶员提供实时状态监测,提醒其注意力不集中或疲劳驾驶,提升行车安全性。
智能驾驶辅助系统:作为智能驾驶系统的一部分,结合其他传感器和数据,提供更全面的驾驶辅助功能。
商业车队管理:用于商业车队,实时监控驾驶员状态,提升车队管理效率和安全性。
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