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申请/专利权人：宜宾学院
摘要：本发明提供基于树莓派的疲劳驾驶人脸追踪检测云台系统及检测方法，将摄像头捕捉的视频帧通过Haar级联分类器进行人脸定位，使用PID算法根据误差计算舵机占空比，进而控制舵机转动角度，实现摄像头的人脸追踪移动；利用轻量化结构的MTCNN算法和ERT级联回归树模型实现了面部特征点定位；提取驾驶员面部特征点及其坐标，准确定位驾驶员人脸的位置，计算眼部长宽比和嘴巴纵横比，利用其他坐标结合HPE算法计算头部转动的欧拉角；将这些数据分别与对应的阈值比较，从而统计出驾驶员眨眼、打哈欠和点头的次数，实时判断驾驶员的注意力集中程度，分析驾驶员是否疲劳驾驶，并及时做出安全提示。本发明能够从不同维度准确辨识驾驶员的疲劳状态。
主权项：1.基于树莓派的疲劳驾驶人脸追踪检测云台系统，其特征在于，采用核心板树莓派4B，配置1.5GHz运行的64位四核处理器，8GBRAM，供电采用Type-C，2.45.0GHz双频无线LAN，蓝牙5.0BLE，千兆以太网接口，两个USB2.0接口和两个USB3.0接口；语音模块采用XFS5152CE语音合成芯片，语音合成播报模块引脚RXD与树莓派40Pin的8号引脚GPIO14相连，引脚TXD与其10号引脚GPIO15相连，VCC、GND与树莓派1号引脚+3.3V电源正极和6号引脚GND相连，4号引脚AO_P和6号引脚AO_N连接5W圆形喇叭；显示模块使用FFC线，将4.3寸显示屏，分辨率为800×480，连接到RaspberryPi的DSI接口，用于发出警示；摄像头RaspberryPiCamera作为元器件，使用15PINFFC即一条十五芯的排线与树莓派的CSI相机接口进行连接；采用两个SG90舵机，其控制基于PWM波，发送不同占空比的脉冲使舵机转动一定的角度，转动角度为90°180°，其中的红线连接树莓派2号引脚VCC+5V、灰线连接6号GND引脚，黄线为PWM信号线分别连接树莓派16号引脚GPIO23和18号引脚GPIO24端口。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宜宾学院 基于树莓派的疲劳驾驶人脸追踪检测云台系统及检测方法
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