项目简介
基于opencv的疲劳检测系统实现了以下功能：
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。
💕💕作者：落落
💕💕个人简介：混迹java圈十余年，擅长Java、小程序、Python等。
💕💕各类成品java毕设 。javaweb，ssm，springboot等等项目框架，源码丰富，欢迎咨询。学习资料、程序开发、技术解答、代码讲解、文档报告，需要请看文末联系方式**。**
后端框架：
语言：python+html
框架：Django
python版本：python3.7+
数据库工具：Navicat11+
开发软件：pycharm
前端框架：
html
数据库：
mysql
主要功能：
系统登录页面
此次疲劳检测系统通过网页平台实现登录使用，用户在录入用户名及密码信息的同时还需要填写验证码才可以实现系统的登录
系统首页界面
此次疲劳检测系统首页是系统平台的统计信息，内容包括了系统总用户数、总图片数以及当前年份月份，同时通过用户行为图表呈现了用户24小时个人表现数据，系统左侧导航信息包括了图片识别、照片分析、照片管理以及个人用户管理等功能模块
图片识别界面
图片识别功能模可以通过摄像头识别的方式来对用户的进行人脸识别，用户可以通过拍照或者图片上传的方式来进行面部信息的捕捉，系统会结合用户拍摄的图片或上传的图片照片进行在线的表情捕捉，通过图片内容的智能识别来判断用户是否处于疲劳状态
照片分析界面
结合用户拍摄上传的图像内容，系统会统计眼睛状态、睁眼情况、打哈欠占比等内容数据，通过系统柱状图和饼状图的数据分析来帮助用户再次确认疲劳程度，借助照片分析数据信息的佐证来进行疲劳状态的复核
照片管理界面
照片管理主要记录了疲劳检测系统上传图片内容，同时包括检测的结果反馈，内容包括了照片眼睛状态、是否哈欠以及是否疲劳的数据判断，可以通过照片管理界面来搜索照片信息，同时可以通过该界面对于拍摄上传异常的图片内容进行删除操作
用户管理界面
用户可以通过修改密码以及个人信息模块实现系统平台内个人信息的修改和管理，同时可以通过用户管理界面实现用户的在线新增，新增用户信息只需要填列用户的姓名、密码及手机号就可以实现新增操作
更多项目：
另有6000+份项目源码，项目有java（包含springboot，ssm，jspm等），小程序，python，php，net等语言项目。项目均包含完整前后端源码，可正常运行！
