Systém upozornění na ospalost: 3 kroky

2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2024-01-30 08:20

Každý rok mnoho lidí přijde o život v důsledku smrtelných dopravních nehod na celém světě a ospalá jízda je jednou z hlavních příčin dopravních nehod a úmrtí. Únava a mikrospánek při řízení jsou často hlavní příčinou vážných nehod. Počáteční známky únavy lze však zjistit ještě před vznikem kritické situace, a proto je detekce únavy řidiče a její indikace pokračujícím tématem výzkumu. Většina tradičních metod detekce ospalosti je založena na behaviorálních aspektech, zatímco některé jsou rušivé a mohou rušit řidiče, zatímco některé vyžadují drahé senzory. V tomto příspěvku je proto vyvinut a implementován lehký systém detekce ospalosti řidiče v reálném čase v aplikaci pro Android. Systém zaznamenává videa a detekuje tvář řidiče v každém snímku pomocí technik zpracování obrazu. Systém je schopen detekovat orientační body obličeje, vypočítat poměr stran (EAR) a poměr zavření očí (ECR) k detekci ospalosti řidiče na základě adaptivního prahování. K testování účinnosti navrhovaného přístupu byly použity algoritmy strojového učení. Empirické výsledky ukazují, že navrhovaný model je schopen dosáhnout přesnosti 84% pomocí náhodného klasifikátoru lesa.

Krok 1: Věci, které potřebujete

1. Raspberry PI

2. WEBCAM (WEBOVÁ CAMERA C270 HD PRO LEPŠÍ VÝSLEDKY)

Verze pro PC může vyžadovat nějaké změny v kódu

Krok 2: Python Code With Eyes Shape Predictor Dataset (PC verze)

abychom mohli efektivně detekovat oči ve videu v reálném čase, můžeme použít tento sbelow.dat soubor.

drive.google.com/open?id=1UiSHe72L4TeN14VK…

Stáhněte si soubor.dat z výše uvedeného odkazu a spusťte níže uvedený kód pythonu

Python kód

from scipy.spatial import distancefrom imutils import face_utils import imutils import dlib import cv2

def eye_aspect_ratio (oko):

A = vzdálenost.euclidean (oko [1], oko [5]) B = vzdálenost.euclidean (oko [2], oko [4]) C = vzdálenost.euclidean (oko [0], oko [3]) ucho = (A + B) / (2,0 * C) návrat ucha mlátit = 0,25 kontrola rámce = 20 detekovat = dlib.get_frontal_face_detector () předpovědět = dlib.shape_predictor (". / Shape_predictor_68_face_landmarks.dat")# Datový soubor je jádrem kódu

(lStart, lEnd) = face_utils. FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS ["left_eye"]

(rStart, rEnd) = face_utils. FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS ["right_eye"] cap = cv2. VideoCapture (0) flag = 0 while True: ret, frame = cap.read () frame = imutils.resize (frame, width = 450) grey = cv2.cvtColor (rámeček, cv2. COLOR_BGR2GRAY) předměty = detekce (šedá, 0) pro předmět v předmětech: tvar = předpovídat (šedá, předmět) tvar = face_utils.shape_to_np (tvar)#převod na NumPy Array leftEye = tvar [lStart: lEnd] rightEye = tvar [rStart: rEnd] leftEAR = eye_aspect_ratio (leftEye) rightEAR = eye_aspect_ratio (rightEye) ucho = (leftEAR + rightEAR) / 2.0 leftEyeHull = cv2.convexHull (leftEye) rightEyeHull = cv2.convexHull drawContours (frame, [leftEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1) cv2.drawContours (frame, [rightEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1) if ucho = frame_check: cv2.putText (rámeček, „**************** ALERT! ***************“, (10, 30), cv2. FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0,7, (0, 0, 255), 2) cv2.putText (rámeček, "**************** ALERT! *********** ***** ", (10, 325), cv2. FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0,7, (0, 0, 255), 2) #print (" Dro wsy ") else: flag = 0 cv2.imshow (" Frame ", frame) key = cv2.waitKey (1) & 0xFF if key == ord (" q "): break cv2.destroyAllWindows () cap.stop ()

Krok 3: Verze Raspberry Pi

když osoby zavřou oči, pak vám malinový pi dá výstrahu

PŘIPOJTE bzučák ke kolíku 23 (viz obrázek)

ze scipy.prostorové vzdálenosti importu

importujte RPi. GPIO jako GPIO

z časového importu spánku

GPIO.setwarnings (False)

GPIO.setmode (GPIO. BCM)

z imutils import face_utils

import imutils import dlib import cv2

bzučák = 23

GPIO.setup (bzučák, GPIO. OUT)

def eye_aspect_ratio (oko):

A = vzdálenost.euclidean (oko [1], oko [5]) B = vzdálenost.euclidean (oko [2], oko [4]) C = vzdálenost.euclidean (oko [0], oko [3]) ucho = (A + B) / (2,0 * C) návrat ucho mlátit = 0,25 kontrola rámce = 20 detekovat = dlib.get_frontal_face_detector () předpovědět = dlib.shape_predictor (". / Shape_predictor_68_face_landmarks.dat")# Datový soubor je jádrem kódu

(lStart, lEnd) = face_utils. FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS ["left_eye"]

(rStart, rEnd) = face_utils. FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS ["right_eye"] cap = cv2. VideoCapture (0) flag = 0 while True: ret, frame = cap.read () frame = imutils.resize (frame, width = 450) grey = cv2.cvtColor (rámeček, cv2. COLOR_BGR2GRAY) předměty = detekce (šedá, 0) pro předmět v předmětech: tvar = předpovídat (šedá, předmět) tvar = face_utils.shape_to_np (tvar)#převod na NumPy Array leftEye = tvar [lStart: lEnd] rightEye = tvar [rStart: rEnd] leftEAR = eye_aspect_ratio (leftEye) rightEAR = eye_aspect_ratio (rightEye) ucho = (leftEAR + rightEAR) / 2.0 leftEyeHull = cv2.convexHull (leftEye) rightEyeHull = cv2.convexHull drawContours (frame, [leftEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1) cv2.drawContours (frame, [rightEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1) if ucho = frame_check: cv2.putText (rámeček, „**************** ALERT! ***************“, (10, 30), cv2. FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0,7, (0, 0, 255), 2) cv2.putText (rámeček, "**************** ALERT! *********** ***** ", (10, 325), cv2. FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0,7, (0, 0, 255), 2) #print (" Dro wsy ")

GPIO.output (bzučák, GPIO. HIGH)

else: flag = 0

GPIO.output (bzučák, GPIO. LOW)

cv2.imshow ("Frame", frame) key = cv2.waitKey (1) & 0xFF if key == ord ("q"): break cv2.destroyAllWindows () cap.stop ()