睡意检测系统流程图

睡意检测系统采用模块化设计，主要分为三个部分：输入模块、处理模块和输出模块。以下是系统架构的详细描述：
输入模块：
图像采集：通过摄像头（如USB摄像头或网络摄像头）实时捕获驾驶员的面部图像。
图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、噪声去除和图像增强等操作，以提高后续处理的准确性和效率。
处理模块：
人脸检测：使用OpenCV的Haar级联分类器或Dlib的深度学习模型检测人脸区域。
特征提取：利用Dlib库提取68个面部特征点，重点关注眼睛和嘴巴区域。
睡意判断：基于眼睛纵横比（EAR）和嘴巴开合程度（MAR）设计算法，结合时间窗口机制判断驾驶员的睡意状态。
输出模块：
结果显示：在屏幕上实时显示处理后的视频流，标注人脸、眼睛和嘴巴的位置，并显示睡意判断结果。
警报触发：当检测到睡意时，通过声音、灯光或屏幕闪烁等方式提醒驾驶员。