【源码】基于OpenCV和dlib框架的实时监测疲劳驾驶与心跳警告系统

项目简介

本项目基于OpenCV和dlib框架开发，主要针对驾驶场景，可实时监测驾驶员的疲劳状态与心跳状况。系统借助摄像头捕捉图像，运用机器学习算法开展面部识别与特征分析，同时结合心跳传感器进行心跳检测。当检测到疲劳驾驶或心跳异常时，会通过蜂鸣器发出警报，并将数据传输至AWS IoT平台。

项目的主要特性和功能

1. 面部识别与眼部监测：利用OpenCV的Haar级联分类器检测面部，通过dlib库定位面部特征点，实时监测眼部状态以判断驾驶员是否疲劳。
2. 心跳检测：借助Arduino设备读取心跳传感器数据，实时监测心跳速率。
3. 警报机制：若驾驶员眼部状态低于设定阈值或心跳速率超出设定范围，触发警报，启动蜂鸣器并向AWS IoT平台发送警告信息。
4. 数据传输：通过MQTT协议将警告信息传输至AWS IoT平台，实现远程监控与数据记录。

安装使用步骤

1. 安装必要的库和工具

运行以下命令安装所需库： bash pip install opencv-python dlib paho-mqtt

2. 配置Arduino设备并连接心跳传感器

完成Arduino设备的配置，连接好心跳传感器。

3. 配置AWS IoT环境

创建证书，设置MQTT客户端等。

4. 运行程序

启动视频流进行实时监测，执行以下命令： bash python main.py

注意事项

• 确保摄像头和Arduino设备正确连接并配置。
• 使用前需调整眼部和心跳的阈值以适应不同个体。
• 本项目已内置面部识别和心跳检测算法，无需额外训练。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】