人脸疲劳检测应用-米尔基于RK3576核心板/开发板

本篇源自：优秀创作者 lulugl

本文将介绍基于米尔电子MYD-LR3576开发板（米尔基于瑞芯微 RK3576开发板）的人脸疲劳检测方案测试。

米尔基于RK3576核心板/开发板

【前言】

人脸疲劳检测：一种通过分析人脸特征来判断一个人是否处于疲劳状态的技术。其原理主要基于计算机视觉和机器学习方法。当人疲劳时，面部会出现一些特征变化，如眼睛闭合程度增加、眨眼频率变慢、打哈欠、头部姿态改变等。例如，通过检测眼睛的状态来判断疲劳程度是一个关键部分。正常情况下，人的眨眼频率相对稳定，而当疲劳时，眨眼频率会降低，并且每次眨眼时眼睛闭合的时间可能会延长。同时，头部可能会不自觉地下垂或者摇晃，这些特征都可以作为疲劳检测的依据。米尔MYC-LR3576采用8核CPU+搭载6 TOPS的NPU加速器，3D GPU，能够非常轻松的实现这个功能，下面就如何实现这一功能分享如下：

【硬件】

1、米尔MYC-LR3576开发板2、USB摄像头

【软件】

1、v4l22、openCV3、dlib库：dlib 是一个现代化的 C++ 工具包，它包含了许多用于机器学习、图像处理、数值计算等多种任务的算法和工具。它的设计目标是提供高性能、易于使用的库，并且在开源社区中被广泛应用。

【实现步骤】

1、安装python-opencv2、安装dlib库3、安装v4l2库

【代码实现】

1、引入cv2、dlib以及线程等：

import cv2import dlibimport numpy as npimport timefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threading

2、初始化dlib的面部检测器和特征点预测器

detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')

3、定义计算眼睛纵横比的函数

def eye_aspect_ratio(eye):    A = np.linalg.norm(np.array(eye[1]) - np.array(eye[5]))    B = np.linalg.norm(np.array(eye[2]) - np.array(eye[4]))    C = np.linalg.norm(np.array(eye[0]) - np.array(eye[3])) ear = (A + B) / (2.0 * C) return ear

4、定义计算头部姿势的函数

5、定义眼睛纵横比阈值和连续帧数阈值

6、打开摄像头我们先使用v4l2-ctl --list-devices来例出接在开发板上的列表信息：

7、创建多线程处理函数，实现采集与分析分离：

8、创建图像显示线程：

实现效果：

根据检测的结果，我们就可以来实现疲劳提醒等等的功能。整体代码如下：

# 释放摄像头并关闭所有窗口cap.release()cv2.destroyAllWindows()

【总结】

【米尔MYC-LR3576核心板及开发板】这块开发板性能强大，能轻松实现对人脸的疲劳检测，通过计算结果后进入非常多的工业、人工智能等等的实用功能。米尔MYIR