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描述个人网站的建站过程,小鱼在线网站建设,信息流推广实施策划书,精通wordpress博主介绍#xff1a;✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久#xff0c;选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ #x1f345;想要获取完整文章或者源码#xff0c;或者代做#xff0c;拉到文章底部即可与…博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2025年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈python语言、YOLOv8/v7/v5、疲劳检测、分心检测、玩手机、抽烟、喝水检测、Dlib、PySide2、Perclos模型计算疲劳程度疲劳驾驶检测系统-YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5-疲劳检测、分心检测、玩手机、抽烟、喝水检测、眨眼、打哈欠检测提醒人物专注性检测该项目为人物专注性检测分为两个检测部分疲劳检测和分心行为检测。疲劳检测部分使用Dlib进行人脸关键点检测然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠并使用Perclos模型计算疲劳程度。分心行为检测部分使用Yolov5检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。2、项目界面1使用手机检测提醒2抽烟检测提醒3喝水检测提醒4眨眼、打哈欠检测提醒3、项目说明本项目聚焦人物专注性监测需求核心落地场景为疲劳驾驶检测通过多技术融合实现对疲劳状态与分心行为的精准识别、实时提醒为驾驶安全等场景提供技术保障。项目技术栈以 Python 为开发基础整合 YOLOv5/v7/v8 目标检测算法、Dlib 人脸关键点识别库、PySide2 界面开发框架及 Perclos 疲劳评估模型可覆盖眨眼、打哈欠等疲劳状态检测以及玩手机、抽烟、喝水等分心行为识别。​在核心功能实现上项目分为两大检测模块。疲劳检测模块借助 Dlib 库精准定位人脸 68 个关键点重点捕捉眼睛与嘴巴区域特征通过计算眼睛开合度判断是否闭眼结合嘴巴张合幅度识别打哈欠行为再引入 Perclos 模型单位时间内眼睛闭合时间占比量化疲劳程度当数值超过设定阈值时触发提醒。分心行为检测模块则基于 YOLOv5 算法对实时采集的画面进行目标检测快速识别 “玩手机”“抽烟”“喝水” 三类典型分心动作检测精度与响应速度可满足实时监测需求。​项目通过 PySide2 搭建直观的可视化界面界面功能与检测场景深度适配。从界面示例可见当系统检测到 “玩手机” 行为时会弹窗显示 “使用手机检测提醒”同步标注检测目标位置识别到 “抽烟”“喝水” 动作时对应提醒弹窗会精准关联行为区域确保用户快速知晓风险来源针对 “眨眼、打哈欠” 等疲劳信号界面会实时反馈检测结果结合 Perclos 模型数据让疲劳状态可视化。整体界面操作简洁检测结果直观可直接应用于驾驶舱等场景通过实时预警帮助用户规避因疲劳或分心引发的安全隐患。4、核心代码#主函数importsysimportosfromglobimportglobfromPySide2importQtWidgets,QtCore,QtGuifromPySide2.QtWidgetsimportQMainWindow,QFileDialog,QMessageBoxfromPySide2.QtCoreimportQDir,QTimer,SlotfromPySide2.QtGuiimportQPixmap,QImagefromui_mainwindowimportUi_MainWindowimportcv2importmyframe# 定义变量# 眼睛闭合判断EYE_AR_THRESH0.15# 眼睛长宽比EYE_AR_CONSEC_FRAMES2# 闪烁阈值# 嘴巴开合判断MAR_THRESH0.65# 打哈欠长宽比MOUTH_AR_CONSEC_FRAMES3# 闪烁阈值# 定义检测变量并初始化COUNTER0# 眨眼帧计数器TOTAL0# 眨眼总数mCOUNTER0# 打哈欠帧计数器mTOTAL0# 打哈欠总数ActionCOUNTER0# 分心行为计数器器# 疲劳判断变量# Perclos模型# perclos (Rolleye/Roll) (Rollmouth/Roll)*0.2Roll0#整个循环内的帧技术Rolleye0#循环内闭眼帧数Rollmouth0#循环内打哈欠数classMainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def__init__(self):super(MainWindow,self).__init__()self.setupUi(self)# 打开文件类型用于类的定义self.f_type0defwindow_init(self):# 设置控件属性# 设置label的初始值self.label.setText(请打开摄像头)self.label_2.setText(疲劳检测)self.label_3.setText(眨眼次数0)self.label_4.setText(哈欠次数0)self.label_5.setText(行为检测)self.label_6.setText(手机)self.label_7.setText(抽烟)self.label_8.setText(喝水)self.label_9.setText(是否存在分心行为)self.label_10.setText(是否为疲劳状态)self.menu.setTitle(打开摄像头)self.actionOpen_camera.setText(打开摄像头)# 菜单按钮 槽连接 到函数self.actionOpen_camera.triggered.connect(CamConfig_init)# 自适应窗口缩放self.label.setScaledContents(True)# 定义摄像头类classCamConfig:def__init__(self):Ui_MainWindow.printf(window,正在打开摄像头请稍后...)# 设置时钟self.v_timerQTimer()# 打开摄像头self.capcv2.VideoCapture(0)ifnotself.cap:Ui_MainWindow.printf(window,打开摄像头失败)return# 设置定时器周期单位毫秒self.v_timer.start(20)# 连接定时器周期溢出的槽函数用于显示一帧视频self.v_timer.timeout.connect(self.show_pic)# 在前端UI输出提示信息Ui_MainWindow.printf(window,载入成功开始运行程序)Ui_MainWindow.printf(window,)Ui_MainWindow.printf(window,开始执行疲劳检测...)window.statusbar.showMessage(正在使用摄像头...)defshow_pic(self):# 全局变量# 在函数中引入定义的全局变量globalEYE_AR_THRESH,EYE_AR_CONSEC_FRAMES,MAR_THRESH,MOUTH_AR_CONSEC_FRAMES,COUNTER,TOTAL,mCOUNTER,mTOTAL,ActionCOUNTER,Roll,Rolleye,Rollmouth# 读取摄像头的一帧画面success,frameself.cap.read()ifsuccess:# 检测# 将摄像头读到的frame传入检测函数myframe.frametest()ret,framemyframe.frametest(frame)lab,eye,mouthret# ret和frame为函数返回# ret为检测结果ret的格式为[lab,eye,mouth],lab为yolo的识别结果包含phone smoke drink,eye为眼睛的开合程度长宽比mouth为嘴巴的开合程度# frame为标注了识别结果的帧画面画上了标识框# 分心行为判断# 分心行为检测以15帧为一个循环ActionCOUNTER1# 如果检测到分心行为# 将信息返回到前端ui使用红色字体来体现# 并加ActionCOUNTER减1以延长循环时间foriinlab:if(iphone):window.label_6.setText(font colorred正在用手机/font)window.label_9.setText(font colorred请不要分心/font)ifActionCOUNTER0:ActionCOUNTER-1elif(ismoke):window.label_7.setText(font colorred正在抽烟/font)window.label_9.setText(font colorred请不要分心/font)ifActionCOUNTER0:ActionCOUNTER-1elif(idrink):window.label_8.setText(font colorred正在喝水/font)window.label_9.setText(font colorred请不要分心/font)ifActionCOUNTER0:ActionCOUNTER-1# 如果超过15帧未检测到分心行为将label修改为平时状态ifActionCOUNTER15:window.label_6.setText(手机)window.label_7.setText(抽烟)window.label_8.setText(喝水)window.label_9.setText()ActionCOUNTER0# 疲劳判断# 眨眼判断ifeyeEYE_AR_THRESH:# 如果眼睛开合程度小于设定好的阈值# 则两个和眼睛相关的计数器加1COUNTER1Rolleye1else:# 如果连续2次都小于阈值则表示进行了一次眨眼活动ifCOUNTEREYE_AR_CONSEC_FRAMES:TOTAL1window.label_3.setText(眨眼次数str(TOTAL))# 重置眼帧计数器COUNTER0# 哈欠判断同上ifmouthMAR_THRESH:mCOUNTER1Rollmouth1else:# 如果连续3次都小于阈值则表示打了一次哈欠ifmCOUNTERMOUTH_AR_CONSEC_FRAMES:mTOTAL1window.label_4.setText(哈欠次数str(mTOTAL))# 重置嘴帧计数器mCOUNTER0# 将画面显示在前端UI上showcv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)showImageQImage(show.data,show.shape[1],show.shape[0],QImage.Format_RGB888)window.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(showImage))# 疲劳模型# 疲劳模型以150帧为一个循环# 每一帧Roll加1Roll1# 当检测满150帧时计算模型得分ifRoll150:# 计算Perclos模型得分perclos(Rolleye/Roll)(Rollmouth/Roll)*0.2# 在前端UI输出perclos值Ui_MainWindow.printf(window,过去150帧中Perclos得分为str(round(perclos,3)))# 当过去的150帧中Perclos模型得分超过0.38时判断为疲劳状态ifperclos0.38:Ui_MainWindow.printf(window,当前处于疲劳状态)window.label_10.setText(font colorred疲劳/font)Ui_MainWindow.printf(window,)else:Ui_MainWindow.printf(window,当前处于清醒状态)window.label_10.setText(清醒)Ui_MainWindow.printf(window,)# 归零# 将三个计数器归零# 重新开始新一轮的检测Roll0Rolleye0Rollmouth0Ui_MainWindow.printf(window,重新开始执行疲劳检测...)defCamConfig_init():window.f_typeCamConfig()if__name____main__:appQtWidgets.QApplication(sys.argv)windowMainWindow()window.window_init()window.show()sys.exit(app.exec_())5、项目获取绿色聊天软件yuanmazhiwu 或 biyesheji0005由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式