基于MediaPipe的疲劳检测系统设计与实现

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作   者：

郑定超; 

作者机构：

浙江东方职业技术学院人工智能学院; 

关键词：

眼部纵横比;  疲劳驾驶;  状态检测;  人脸识别; 

期刊名称：

电脑知识与技术

i s s n：

1009-3044

年卷期：

2025 年 21 卷 005 期

页   码：

11-14

摘   要：

针对疲劳驾驶、讲话分心等问题，文章提出了一种基于MediaPipe框架，结合人眼和嘴部特征的疲劳驾驶检测算法。相比传统单一面部特征检测，该算法首先采用MediaPipe框架对人面部区域进行快速定位，确定人眼和嘴部区域特征点。通过计算眼部纵横比及其持续时间和嘴部开合度及其动作频率作为判断疲劳驾驶的参数，因打哈欠、说话、频繁眨眼或闭眼等危险驾驶行为均会导致眼部和嘴部发生动作。最后对多参数进行加权平均计算与逻辑判断，确定目标是否处于疲劳驾驶状态。实验结果表明，基于MediaPipe框架结合人眼和嘴部特征的疲劳驾驶检测算法响应耗时为0.17毫秒，检测准确率达99.11%，较单一参数检测提高1.12个百分点。该算法提高了检测效率，具有较高的准确率和鲁棒性，满足驾驶员疲劳检测报警应用需求。