基于人脸特征的疲劳驾驶检测系统设计与实现

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摘 要：随着交通行业的迅猛发展，疲劳驾驶已经成为引发交通事故的重大隐患。为了减少驾驶者在长时间连续驾驶或睡眠不足的情况下，因身体和心理疲劳导致的驾驶能力下降、反应迟钝、判断失误等现象，本文利用Dlib人脸检测模型，通过EAR算法、MAR算法综合分析眼睛闭合程度、眨眼频率、嘴巴张开程度与打哈欠次数等多个人脸特征参数来判断驾驶员的状态，并向司机发出警报，从而能在疲劳初期及时提醒驾驶员休息，显著提升了驾驶安全性，以减少发生不测的概率。（剩余3706字）

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