案例2 基于视频分析处理的疲劳检测
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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。
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。
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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。
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