我们的驾驶员状态检测系统集成了多个YOLO-v5模型,部署在车载设备上,旨在实时监测和评估驾驶员的状态。系统利用摄像头捕捉驾驶员的图像,通过OpenCV进行处理后输入到YOLO-v5模型,从而检测出驾驶员的年龄、性别、驾驶状态(如是否集中)、是否疲劳等关键信息。这一系统能够有效提高行车安全,减少事故风险。
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Open