基于OpenCV的驾驶员疲劳状态检测系统
罗晓璐
江西理工大学理学院 江西赣州 341000
摘要：为降低疲劳驾驶引发交通事故的风险,文章设计了一种基于OpenCV的驾驶员疲劳状态检测系统.该系统通过摄像头获取驾驶员面部视频,利用计算机视觉方法实时监测驾驶员的眼部和嘴部特征状态,并采用PERCLOS指标、眼睛长宽比(EAR)和嘴巴长宽比(MAR)等算法判断驾驶员是否处于疲劳状态.系统首先检测人脸并定位眼睛和嘴巴区域,计算眼睑闭合程度和张嘴幅度等特征参数;当检测到连续眨眼、长时间闭眼或频繁打哈欠等疲劳迹象时,系统及时发出警报提示.实验结果表明,该系统能够在白天正常光照条件下准确识别疲劳驾驶行为,对闭眼和打哈欠的检测准确率较高,误报率较低,具有一定的实时性和鲁棒性.其创新点在于融合眼部和嘴部多特征进行疲劳检测,并基于OpenCV实现了轻量级的实时监测系统,可为驾驶安全预警提供技术支持.
关键词：疲劳驾驶检测眼睛长宽比嘴巴长宽比计算机视觉实时监测
资助基金：省级大学生创新训练计划项目(S202310407118)
论文发表日期：2025-09-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 50-54 )