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基于 Python 和 OpenCV 技术的疲劳驾驶检测系统（2.0 全新升级，附源码）

news 来源：原创 2025/8/29 17:54:31

大家好，我是徐师兄，一个有着7年大厂经验的程序员，也是一名热衷于分享干货的技术爱好者。平时我在 CSDN、掘金、华为云、阿里云和 InfoQ 等平台分享我的心得体会。
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1 摘要

本文介绍了一款基于 Python 和 OpenCV 技术构建的疲劳检测系统（2.0 全新升级，附源码）。大家都知道，长时间工作或体力劳动容易让人精神疲劳，而精神疲劳不仅会影响注意力和判断力，还可能引发交通、医疗等各种事故。尤其是驾驶员疲劳驾驶，更是道路安全的一大隐患。为了预防这些问题，我国规定驾驶员连续驾驶 4 小时后必须休息。但传统的疲劳检测设备成本高、便携性差，因此开发一个高效、便捷的系统就显得非常有必要了。

本系统采用眼动信号和人脸识别技术，利用 OpenCV 库检测测试者的眼睛闭合状况，通过面部表情和眨眼频率来判断疲劳程度。系统利用 Python 编程和 MySQL 数据库，实现了图像识别、图片分析及照片管理等功能模块，大大提升了疲劳检测的便利性和实用性，同时也为提高人身财产安全提供了有力保障。

关键词：OpenCV；Python 语言；人脸识别；疲劳检测

2 介绍

精神疲劳对工作和生活的影响很大。以长途运输驾驶员为例，在漫长的直线道路上行驶时，随着时间推移，驾驶员对方向盘、刹车和油门的操作会逐渐减少，再加上体温、饮食状况等因素，很容易引起犯困，进而增加交通事故风险。流水线工人也是如此，重复的操作和环境因素可能使他们工作效率下降，甚至出现意外伤害。

所以，为了尽量避免这些意外，除了合理安排工作，针对特殊岗位和行业进行疲劳检测就显得十分必要。目前国内要求驾驶员连续驾驶 4 小时后必须休息，而各国也陆续研发出各种疲劳预警设备。虽然传统检测方式在便捷性和准确性上都有不足，但随着计算机和微电子技术的发展，基于面部信息和头部姿态识别的系统正逐步普及，通过网页和手机应用实现在线评估精神疲劳状态也变得越来越现实。

3 OpenCV 图像识别

OpenCV 是一个在计算机视觉和机器学习领域非常有名的软件库，它支持多平台运行，并提供多种编程语言接口，能实现各种图像处理和视觉算法。本文的疲劳检测系统主要使用 Python 编写，同时调用 OpenCV 丰富的视觉处理算法。系统在图像预处理阶段会调用 cvSmooth 进行平滑处理，还会利用 cvEqualizeHist 进行直方图均衡化，从而准确提取人脸特征，检测被测者的打哈欠、点头和闭眼情况，对疲劳状态给出预警。下面这张图展示了 OpenCV 图像预处理的基本流程：

图2.1 OpenCV 图像预处理过程

4 数据库概念结构

这套疲劳检测系统的数据设计主要依托 E-R 图来展示概念结构，并以数据表形式呈现具体信息。系统主要存储检测照片以及用户信息，结合用户需求，将检测结果整合为照片信息。下面这张图就是系统中照片信息的 E-R 模型展示：

图4.1 照片信息 E-R 图例

第五章系统实现

5.1 系统登录页面

系统采用网页平台进行操作，登录时用户需输入用户名、密码和验证码。这种方式确保了只有经过身份验证的用户才能进入系统。下图展示了系统登录页面的效果：

图5.1 系统登录页面

5.2 系统首页界面

登录后，系统首页会显示总体统计数据，如系统总用户数、照片总数以及当前的日期信息。同时，首页还以图表形式展示了用户24小时内的行为数据。左侧导航栏包括图片识别、照片分析、照片管理和用户管理等模块。首页界面如下所示：

图5.2 系统首页界面

5.3 图片识别界面

图片识别功能主要通过摄像头捕捉人脸信息，用户可以选择实时拍照或上传图片。系统利用人脸识别技术来捕捉面部表情和状态，进而判断用户是否处于疲劳状态。下图展示了图片识别界面的效果：

图5.3 图片识别界面

5.4 照片分析界面

系统会对用户拍摄或上传的图像进行进一步分析，统计出眼睛状态、睁眼比例、打哈欠次数等数据。通过柱状图和饼状图等图形展示数据结果，帮助用户直观判断疲劳程度。下图展示了照片分析界面：

图5.4 照片分析界面

5.5 照片管理界面

照片管理模块记录了所有上传的检测图片以及反馈结果。用户可以通过列表查看每张照片的检测详情，比如眼睛状态、是否有哈欠、是否处于疲劳状态，同时也可以删除异常图片。下图为照片管理界面的实际效果：

图5.5 照片管理界面

5.6 用户管理界面

用户管理模块让用户可以修改个人信息、密码，并新增用户。只需输入姓名、密码和手机号，就能完成添加操作，方便系统内部信息维护。下图展示了用户管理界面：

图5.6 用户管理界面

6 总结

这套疲劳检测系统的设计主要借鉴了国内外的相关研究成果，并结合当前需求，利用人脸识别技术对眨眼次数及打哈欠情况进行监测，判断疲劳程度。系统使用 Python 编程和 OpenCV 图像处理技术，在网页平台上实现在线疲劳监测，并通过 MySQL 数据库存储和管理检测数据。该系统不仅能帮助检测机构实现线上监测，提高工作效率，还能保障高危行业用户的安全，降低意外事故发生率。当然，这套系统在检测速度和稳定性上还有优化空间，未来会在这些方面不断提升。

7 源码获取

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1 摘 要