基于opencv的疲劳检测系（源码+文档）

博主介绍：

√ 13 年 Java / Python 双栈架构师，Top3 大厂技术 Leader 出身

√ 曾主导 50+ 企业级项目开发

√ 近 5 年辅导 2000+ 计算机毕业生，98% 一次答辩通过，累计省下 2万+ 小时debug时间

源码获取方式：

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一、项目背景介绍

随着社会的发展以及人们生活压力的不断加剧，很多行业的工作人员都在经历着长时间且高强度的体力脑力劳动，同时为了提高生产效率很多工作种类通过优化拆解，部分工作岗位需要重复实现同样的工作内容，这种工作模式非常容易导致疲劳工作的情况发生，造成人们在短时间出现瞌睡及注意力涣散的情况发生。精神疲劳的出现对人们的工作和生活产生了极大的影响，以长途运输驾驶员为例，驾驶员需要在长距离的直行公路上行驶，在操作过程中对于方向盘及刹车油门的操作次数逐渐减少，同时在温度时间以及饮食状态的影响下极易出现困意，如驾驶员同时存在疲劳驾驶的情况就会极大程度上增加交通事故的发生率。对于流水线的工人也是一样，工作内容的重复性以及环境温度的影响，都会导致疲劳工作的情况发生，轻则导致流水线工作效率降低产品不良率增加，重则由于操作失会导致人身意外伤害的情况发生。综上所述，在人们的日常生活和工作中极易发生疲劳工作的状态，因精神性疲劳而导致的意外及生命财产受损的情况屡见不鲜，为了帮助人们尽量避免意外事故的发生，除了合理安排工作还需要对于特殊行业及岗位的人群进行疲劳检测。

目前我国通过不断完善疲劳检测机制来避免人生意外的发生，以疲劳驾驶为例，国内要求驾驶员连续驾驶4小时后需要进行强制休息，然而精神疲劳的不规律性还是会引起疲劳驾驶行为的发生，为了帮助检测机构更好的判断驾驶人员的疲劳状态，很多国家通过研发疲劳检测设备来对疲劳驾驶行为进行预警，然而传统的检测方式在测试的便捷度以及准确性上都较差，随着计算机以及微电子技术的不断发展，通过面部信息及头部姿态识别而实现的系统化疲劳检测工具逐渐得到了发展和应用，利用系统平台应用的便捷性可以通过网页及手机应用在线评估精神疲劳状态，从而进行提示和预警。

二、项目功能介绍

此次对于疲劳检测系统的开发设计的目的是利用系统平台实现便捷的疲劳状态判断，通过人脸识别的方式来对被检测者的面部表情及睁眼状态进行统计分析，为了给用户提供更加便捷的测试通道，借助系统平台的搭建来帮助检测人员实现在线的图像识别、照片分析以及照片管理等功能，用户可以通过登录系统平台实现实时的人脸照片的拍摄和上传，结合上传图像的内容进行后台的图像预处理和运算分析，用户可以通过照片分析界面查看到当前检测呈现的打哈欠及睁眼情况，借助照片管理界面可以查询到用户不同时间阶段所上传的照片信息以及相关的图像数据记录，通过照片管理界面可以对用户的疲劳状态进行判断。通过以上功能模块的应用帮助用户实现更加灵活便捷的线上疲劳检测，同时在可以提供更加全面高效的疲劳检测数据。