案例介绍
案例2 基于视频分析处理的疲劳检测
基于人脸特征点中对应眼睛6个特征点，利用中间四个特征点和端点两个特征点的高度相对变化建立EAR方程，通过EAR值变化判断是否有眨眼行为，进一步地，计算一定时间内的眨眼次数来判断是否处理疲劳状态。实际操作中，每0.04s对学生进行一次检测，当闭眼超过50s或缓慢眨眼次数大于50次则认定为疲劳，并发送提醒。
案例图片
相似案例推荐
其他人才的相似案例推荐
-
OA办公系统|数字化办公软件
总管理（登录，部门管理，员工管理，板块管理，员工查询） 员
-
nginx 负载均衡
数据库主从复制部署 项目描述:主数据库服务器故障后，
-
无人值守采样系统
我主要负责上位机和数据库部分，识别到车辆后，自动定位车辆位置
-
无人值守计量系统
借助车牌识别和id卡，可自动识别车辆并获取车辆信息。自动完成
-
答题管理系统
担任项目经理，担任业务顾问，并且擅长开发，对各业务系统有较强
-
web3d三维设计与编辑
web3d三维设计与编辑========： web3d三维
-
蔚来机械臂产线追溯
整个产线的追溯有我一个人完成，需要实现与plc主控的数据通讯
-
上海智慧城市
主要功能： 为上海浦东电力公司打造的一款智慧
-
马赛克图像增强python代码书写
马赛克图像增强python代码书写，多张图的数据增强方法，我
-
问题图片检测
python实现的问题图片的检测，输入一张图，如果图片有逆光
-
垃圾回收智能化分类
这个作品，打造的面向对象颇广，因为我们考虑到的不仅仅是日常会
-
深度神经网络对医疗影像数据的挖掘
该项目为人工智能在医疗影像中的直接应用，收到国家项目支持。利
微信接收人才推送
关注猿急送微信平台，接收实时人才推送
接收人才推送
联系聘用方端客服