项目理念 |驾驶员分心和困倦检测系统 - DCube

项目名称：DCube

简介：车祸是导致死亡的主要原因，每年约有 130 万人死于车祸。这些事故大部分是由于驾驶员分心或困倦造成的。高速公路的建设减少了驾驶员的误差范围。无数人日夜在高速公路上长途跋涉。睡眠不足或分心，如打电话、与乘客交谈等，都可能导致事故。为了防止此类事故，我们提出了一种系统，该系统可以在驾驶员分心或感到困倦时向驾驶员发出警报。面部标志检测在使用相机捕获的面部图像的图像处理的帮助下使用，用于检测分心或困倦。整个系统部署在便携式硬件上，可轻松安装在车内使用。

概念框架：

设计和使用方法：
使用的技术：

• 开放式CV
• 数据库
• Python
• 树莓派

提供的功能
• 睡意检测
• 分心检测
• 音频反馈系统
• 基于分心类型的不同反馈。
• 在低光照条件下工作

执行：

为了克服这个问题，我们提出了以图像处理的形式实施的解决方案。为了执行图像处理，使用了 OpenCV 和 DLib 开源库。 Python被用作实现这一想法的语言。

红外摄像机用于连续跟踪驾驶员的面部标志和眼睛和嘴唇的运动。该项目主要针对驾驶员的嘴唇和眼睛的地标。为了检测睡意，连续跟踪眼睛的标志。使用相机以 20fps 的固定帧速率捕获图像。这些图像被传递到图像处理模块，该模块执行面部标志检测以检测驾驶员的分心和困倦。如果发现驾驶员分心，则会提供语音（音频）警报，并在屏幕上显示一条消息。本项目涵盖以下用例

1.如果驾驶员的眼睛闭上阈值时间，则认为驾驶员感到困倦，并通过相应的声音警报使驾驶员意识到。
2、如果司机的嘴巴保持张开一定时间，则认为司机在打哈欠，并给司机相应的建议以克服困倦。
3. 驾驶员眼睛不注视道路，使用面部地标进行观察，并发出相应的警报，使驾驶员意识到。

然后在树莓派的帮助下实现所有这些功能，使用音频接口向用户提供音频反馈，并使用小型 LED 屏幕显示消息。

使用的工具：
1. Python3 解释器。
2. OpenCV 和 Dlib 库。

应用：
该项目可用于当前道路上的每辆车，以确保安全并减少因驾驶员困倦或分心而发生事故的机会。

未来范围：
1、本项目可以通过手机应用的形式实现，降低硬件成本。
2、本项目可与汽车集成，发现司机睡觉时自动调速。

链接到 GitHub 存储库：
https://github.com/yashkondawar/Driver-distraction-detection

团队成员：
1. 亚什康达瓦尔
2. 奥姆卡尔·库尔卡尼
3.桑托什羽衣甘蓝
4.尼拉杰乔希

注意：这个项目想法是为 ProGeek Cup 2.0- GeeksforGeeks 的项目竞赛贡献的。