基于 MediaPipe 与眼睛纵横比的实时驾驶员疲劳检测系统

道路交通事故的主要原因之一是驾驶员疲劳，每年导致成千上万的伤亡。本研究展示了一种驾驶员疲劳检测系统的开发，该系统旨在通过提醒表现出疲劳迹象的驾驶员来提高道路安全。该系统基于一个标准网络摄像头，通过跟踪驾驶员的面部特征，重点分析可借助眼睛纵横比（Eye Aspect Ratio, EAR）方法进行的眼部运动。MediaPipe 的面部网格（Face Mesh）是一个轻量级框架，能够高精度、高效率地识别人脸关键点，这对于实时应用至关重要。该系统检测长时间闭眼或极低眨眼频率的时刻（这些都是疲劳的表现），并通过声音提醒驾驶员，使其恢复注意力。借助 OpenCV 处理图像的计算能力和 MediaPipe 识别人脸的能力，该系统实现了一种高性能、低成本的驾驶员监控解决方案。测试数据的实验分析表明，该系统非常准确且响应更快；这证实了它可以成为当前高级驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistance System, ADAS）的一个组成部分。